Hội nghị AiFi Summit 2024 Devcon do GAIB, Codatta và Kite AI (trước đây là ZettaBlock) tổ chức tại khách sạn Park Hyatt Bangkok vào ngày 12 tháng 11 đã thành công kết thúc. Hội nghị AiFi Summit đã thu hút 1.300 người đăng ký, với hơn 500 người tham dự. 27 dự án và tổ chức đầu tư như Paypal, BNB Chain, Base, NEAR Protocol, Story Protocol, 0G, Aethir, io.net, Exabits, Plume, Space and Time, Hyperbolic, Faction, Hashed và Coinbase Ventures đã có những phát biểu ấn tượng.
Sarah, Giám đốc khu vực Châu Á - Thái Bình Dương của BNB Chain, đã có bài phát biểu chủ đề đầu tiên. Cô ấy chủ yếu giới thiệu về việc xây dựng hệ sinh thái toàn diện của BNB Chain, các chính sách hỗ trợ dành cho nhà phát triển, và cập nhật các tiến triển của BNB Chain trong lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Tiếp theo, trong bài phát biểu chủ đề thứ hai, Kony, Giám đốc điều hành của GAIB, đã chia sẻ quan điểm về các cơ hội tiềm năng của thị trường tính toán. Ông nhấn mạnh rằng trí tuệ nhân tạo là giai đoạn quan trọng nhất sau di động, và tỷ lệ băm đã chiếm một phần lớn giá trị trong chuỗi giá trị của cơn sốt trí tuệ nhân tạo. So với các tài sản tài chính khác, đầu tư vào tài sản tính toán GPU có thể mang lại mức sinh lời không thể so sánh được. Tuy nhiên, vấn đề hiện tại của thị trường GPU là không thể kết nối hiệu quả giữa các bên tham gia, một bên là các nhà khai thác muốn huy động vốn để mở rộng quy mô GPU, một bên là các nhà đầu tư khó tiếp cận trực tiếp với tài sản tính toán. GAIB đang thực hiện việc token hóa tài sản tính toán và dòng tiền từ đó, cung cấp thanh khoản và tài sản dựa trên luồng tiền mặt của trí tuệ nhân tạo trên chuỗi.
Chủ đề của bàn tròn đầu tiên tại AiFi Summit là "AiFi: Tài chính hóa trí tuệ nhân tạo và tài sản tính toán", với sự tham gia của các thành viên cốt lõi từ GAIB, Exabits, io.net, Aethir, WitnessChain và Plume, thảo luận về các cơ hội, thách thức và vấn đề quản lý hiện tại của AiFi.
Jonathan, Giám đốc đầu tư của Exabits, cho biết hiện nay người dùng chỉ có thể sử dụng GPU thông qua các nhà cung cấp dịch vụ đám mây chính như AWS hoặc Azure, nhưng những nền tảng này lại thiên về phục vụ các doanh nghiệp lớn, điều này hạn chế sự phát triển của các công ty khởi nghiệp. Chúng ta cần có nguồn tài nguyên GPU mở và dân chủ hơn để hỗ trợ các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Trong thế giới Web3, mọi người đều có thể trở thành nhà đầu tư GPU để phá vỡ độc quyền tính toán của AWS, đây là một cơ hội lớn trong ngành.
Asa, Giám đốc khu vực Châu Á - Thái Bình Dương của io.net, cho biết ngoài 3 nhà cung cấp đám mây lớn, các trung tâm dữ liệu độc lập vẫn còn 50% GPU chưa được sử dụng đầy đủ, những trung tâm dữ liệu này thi缺vắng cơ hội tiếp cận người dùng. Tuy nhiên, GPU cần được đảm bảo hoạt động liên tục, đồng thời cũng phải đối mặt với các vấn đề bảo trì, xây dựng cơ chế khích lệ để đảm bảo lợi ích của nhà đầu tư và các bên tham gia khác là một thách thức lớn trong lĩnh vực AiFi.
Kartik, Giám đốc sinh thái của Aethir, cho biết: Trong toàn hệ thống, vừa có nhu cầu tính toán, vừa có nhà khai thác tính toán, và cả nhà đầu tư, làm thế nào để thuyết phục họ cùng tham gia vào một thị trường hoạt động dựa trên cơ chế trên chuỗi, đồng thời đảm bảo nhu cầu của mỗi bên, đây là một thách thức. Về mặt quản lý, rủi ro cũng tồn tại ở chỗ, ở một số quốc gia và khu vực, việc sử dụng token để khích lệ dịch vụ trung tâm dữ liệu có thể gây ra một số rắc rối, vì vậy cần xác định rõ ranh giới tuân thủ trong các thỏa thuận với khách hàng.
Ranvir, đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của WitnessChain, cho rằng: Tính toán là một tài sản mới, cần có cơ chế định giá mới, không có công thức thống nhất để tính giá cả hàng hóa, các nền tảng và GPU khác nhau đều có chi phí và hiệu suất khác nhau, đồng thời GPU với hiệu suất khác nhau cũng có đóng góp khác nhau cho cùng một nhiệm vụ, điều này tạo ra cơ hội thiết kế cơ chế tài chính mới.
Teddy, Giám đốc kinh doanh của Plume, cũng nhấn mạnh rằng khi xuất hiện tài sản mới, chúng ta cần cẩn trọng với vấn đề quản lý, đối với các tài sản liên quan đến trí tuệ nhân tạo đã có một số khung tuân thủ nhất định, giúp cho các giao dịch tài sản được chính thức và khả thi, đây cũng là việc Plume đang làm để hỗ trợ các dự án trong hệ sinh thái.
Trong bài phát biểu chủ đề tiếp theo, Yi, Giám đốc điều hành của Codatta, giải thích về cách giao dịch dữ liệu phi tập trung thúc đẩy sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát, và vị trí cũng như sứ mệnh của Codatta trong quá trình này. Ông nhấn mạnh rằng chỉ có dữ liệu trong các lĩnh vực chuyên ngành mới có thể nâng cao khả năng suy luận và lập kế hoạch của các mô hình cơ bản trong lĩnh vực cụ thể, và chỉ có việc thu thập lượng lớn dữ liệu từ các lĩnh vực chuyên ngành khác nhau mới có thể thực hiện được trí tuệ nhân tạo tổng quát. Mỗi dữ liệu mà chúng tôi, với tư cách là người đóng góp dữ liệu, cung cấp thực tế có thể được áp dụng vào nhiều kịch bản khác nhau, và mỗi kịch bản sẽ có một công ty khác nhau để thương mại hóa, điều này có nghĩa là dữ liệu chuyên ngành mà chúng tôi cung cấp sẽ mang lại thu nhập theo thời gian, đây là lý do chúng tôi coi dữ liệu là một tài sản. Chính vì vậy, chúng tôi cần làm cho việc giao dịch tài sản dữ liệu trở nên dễ dàng hơn và có thể nhận được định giá công bằng trên thị trường.
Bàn tròn thứ hai tập trung vào Nền kinh tế dữ liệu mở (Open Data Economy), với sự tham gia của các thành viên cốt lõi từ Spheron, Theoriq, Space and Time, Hyperbolic, Base và Nevermined, thảo luận về tình trạng hiện tại của hệ sinh thái dữ liệu trí tuệ nhân tạo, cơ sở hạ tầng hỗ trợ và nhu cầu của hệ sinh thái trong tương lai.
Ron, đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Theoriq, cho biết chúng tôi hiện đang chứng kiến nhiều ứng dụng vượt xa những trợ lý trò chuyện đơn giản, chẳng hạn như các bot quản trị trên DAO. Những ứng dụng này kết hợp sự hợp tác của nhiều tác nhân, ngoài lĩnh vực tiền điện tử, chúng còn ngày càng xuất hiện nhiều trong các kịch bản như tiếp thị, phân tích, v.v. Nhiều người cho rằng mục đích chính của dữ liệu là để huấn luyện mô hình, nhưng chúng tôi thấy rằng dữ liệu đang đóng vai trò ngày càng lớn trong quá trình ra quyết định, khi các tác nhân khác nhau tiếp cận các dữ liệu khác nhau và cùng hợp tác, họ có thể tạo ra giá trị tối đa.
Scott, đồng sáng lập và Giám đốc công nghệ của Space and Time, cho biết hiện tại Space and Time đang sử dụng hợp đồng thông minh để xây dựng động cơ quy tắc cho hệ thống tác nhân, điều này cho phép các tác nhân sử dụng vốn của bạn trong môi trường không đáng tin cậy, đạt được hình thái tối ưu của tác nhân trên chuỗi. Sản phẩm của Space and Time cho phép người dùng truy vấn lịch sử hoạt động của tác nhân và thiết lập các chính sách thực thi nghiêm ngặt cho các tác nhân.
Don, Giám đốc điều hành của Nevermined, cho rằng để thành công trên thị trường dữ liệu cần có hai điều kiện, một là phải độc quyền hóa giao dịch dữ liệu, thứ hai là phải hạn chế tài sản dữ liệu, ngăn chặn người đóng góp dữ liệu tải lên các tài sản vô nghĩa. Một cách khả thi là xây dựng các công cụ phân tích phù hợp với các kịch bản dữ liệu, từ đó khai thác tối đa giá trị dữ liệu và thu lợi nhuận.
Với tư cách là một trong những nhà tổ chức, Chi, Giám đốc điều hành của Kite AI, trong bài phát biểu chủ đề đã giới thiệu việc công ty thực hiện nâng cấp thương hiệu và ra mắt nền tảng trí tuệ nhân tạo mới Kite AI tại hội nghị. Bà thảo luận về những khó khăn trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo tập trung, cũng như cách Kite AI mở rộng biên giới của trí tuệ nhân tạo thông qua
Dưới đây là bản dịch tiếng Việt của nội dung đã cung cấp:Nhà nghiên cứu AI của 0G Labs, Chris, đề cập rằng trong các mô hình AI truyền thống, ngay cả với các mô hình mã nguồn mở, chúng ta cũng rất khó biết được dữ liệu nào đã được sử dụng trong quá trình đào tạo, và không biết chúng sẽ hoạt động như thế nào trong các tình huống mới, điều này khiến cho kết quả của các mô hình này khó được tin cậy. 0G có một cơ sở hạ tầng lưu trữ dữ liệu tốt, dữ liệu có thể được tải trực tiếp từ đám mây vào quy trình đào tạo, trong tương lai có thể xây dựng các mô hình an toàn và đáng tin cậy hơn thông qua xác minh dữ liệu cá nhân.
Chris, Giám đốc Điều hành của Chainbase, đề cập rằng hiện tại trên thị trường có hai xu hướng, một là crypto dành cho AI và một là AI dành cho Crypto. Việc sử dụng crypto để giải quyết vấn đề kiểm soát dữ liệu, tính toán và mô hình của các công ty lớn đã được đề cập nhiều. Nhưng gần đây, nhiều trường hợp sử dụng AI dành cho Crypto cũng đã xuất hiện, chẳng hạn như terminal chân lý, thanh toán AI, và ngày càng nhiều dự án bắt đầu hợp tác hỗ trợ hệ sinh thái AI. Người dùng rất quan tâm đến việc liệu họ có thể kiếm được tiền từ dữ liệu hay không, nhiệm vụ then chốt của nền tảng là giải quyết vấn đề phân phối lợi nhuận giữa những người đóng góp dữ liệu và những người tiêu thụ dữ liệu. Nhà phát triển không phải là nhóm được thúc đẩy bởi tầm nhìn, điều quan trọng nhất là giúp họ tiết kiệm thời gian và kiếm được tiền.
Trong bài phát biểu chủ đề tiếp theo, Bu Fan, Trưởng bộ phận IPFi của Story Protocol, và Prakarsh, Người phụ trách hệ sinh thái của Spheron, đã chia sẻ quan điểm của họ về việc tài sản hóa tài sản AI phi tập trung, cũng như cách tổ chức của họ thích ứng với xu hướng này.
Bu Fan đề cập rằng hiện tại trên thị trường đã có nhiều ứng dụng kết hợp AI và Crypto, loại thứ nhất là chatbot hướng đến người dùng, nhà sáng tạo tạo ra các nhân vật AI và cấp phép sử dụng thương mại trên chuỗi khối; loại thứ hai là AI meme coin, nhà sáng tạo có thể hợp pháp kết nối với tài sản IP nguồn gốc trên chuỗi khối và phát hành token; loại thứ ba là cung cấp dữ liệu huấn luyện mô hình (như hình ảnh), có thể thu phí bản quyền trên chuỗi khối để thu lợi nhuận liên tục. Nhưng đây chỉ là một số ứng dụng rất sớm, các mô hình vẫn chưa được hình thành, nhà sáng tạo có thể tiếp tục khám phá các kịch bản kết hợp AI + Crypto. Trong khi đó, Giao thức Story tập trung vào việc chuẩn hóa hoạt động IP thông qua tiêu chuẩn token và phổ biến IP thông qua các hình thức khác nhau. Anh ấy cho rằng hầu hết AI cũng là một dạng IP, nếu IP có thể được tài sản hóa, thì AI cũng có thể được tài sản hóa. Ví dụ, hình ảnh được sử dụng để huấn luyện mô hình AI có thể là IP, chính mô hình AI cũng có thể là IP, khi mô hình AI tạo ra nội dung mới, có thể phân phối và giao dịch IP trên chuỗi khối để thực hiện tài sản hóa.
Prakarsh đề cập rằng trong kỷ nguyên AI, tỷ lệ băm sẽ trở thành tài sản neo đỉnh cơ bản cho hầu hết các tác nhân và hầu hết các ứng dụng AI. Tỷ lệ băm phân tán sẽ có nhiều ứng dụng, họ hiện đang thấy một số kịch bản tiềm năng, bao gồm việc chia sẻ kiến thức giữa các bệnh viện trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, và hệ thống trò chuyện AI dựa trên tỷ lệ băm và mô hình cục bộ, cuối cùng hình thành hệ thống AI cá nhân.
Buổi tròn thảo thứ tư tập trung vào việc kết nối thế giới Crypto và AI, các nhà đầu tư thảo luận về các vấn đề mà các hệ thống AI tập trung đang gặp phải, và những lĩnh vực mà Crypto + AI có thể đột phá.
Hiroki, Trưởng bộ phận nghiên cứu của Lemniscap, đề xuất rằng có hai thách thức trong việc xây dựng mạng lưới AI phi tập trung, một là khả năng mở rộng của mạng lưới tỷ lệ băm phân tán khó có thể so sánh với các đối thủ tập trung, và hai là khó kiểm soát chất lượng dữ liệu do đóng góp cá nhân.
Will, Đối tác đầu tư của Faction, cho biết hiện tại bạn có thể để AI lên kế hoạch cho cả kỳ nghỉ của bạn, nhưng kế hoạch không thể được thực hiện vì AI hiện tại không thể giúp bạn thanh toán. Will cho rằng Hệ thống AI cần có ví tiền điện tử, và ví tiền điện tử sẽ đóng vai trò như tài khoản ngân hàng, với cơ hội lớn cho ngành công nghệ thanh toán, vì tất cả các giao dịch tài chính sẽ phải thông qua các Hệ thống này.
Ryan, Đối tác đầu tư của Coinbase Ventures, cho rằng hầu hết các mô hình hiện tại chỉ có thể truy cập dữ liệu công khai, không thể tiếp cận các dữ liệu riêng tư nhạy cảm như tài chính, y tế, v.v. Crypto có thể thúc đẩy việc các mô hình truy cập vào các nhóm dữ liệu riêng tư, nâng cao hiệu suất của AI trong các lĩnh vực cụ thể. Các Hệ thống Agent hiện tại vẫn không thể hoàn thành các công việc phức tạp, họ thực sự không biết cách hiểu nội dung của hợp đồng thông minh và thực hiện hành động. Chúng ta cần các mô hình lớn có thể truy xuất, hiểu và giải mã nội dung hợp đồng thông minh theo cách mà con người có thể đọc được.
Dan, Nhà đầu tư của Hashed, đề xuất rằng hiện tại hệ thống khích lệ của AI phân tán vẫn chưa hoàn thiện, trong chuỗi giá trị AI, chỉ có một số ít người đóng góp lớn, nhưng đóng góp của họ không được phản ánh trong khích lệ. Thiếu cơ chế phân phối tốt dẫn đến sự bất công trong phân phối. Ngoài ra, các mô hình mà cộng đồng sở hữu phải an toàn và có kiểm soát, và trả lại quyền sở hữu thông số cho cộng đồng để nghiên cứu, thay vì cung cấp một hộp đen như các công ty tập trung. Nếu mô hình liên quan đến việc cung cấp trợ giúp cảm xúc, thì nó càng cần được quản trị trong môi trường mở.
Sylvia, Giám đốc của Bullish Capital, đề cập rằng trong quá trình thiết kế mô hình khích lệ, cần phải xem xét kỹ lưỡng nhu cầu cần thiết là gì. Ví dụ, nếu cần các thiết bị biên, phải xem xét cách tìm chúng trong số rất nhiều thiết bị tỷ lệ băm phân tán. Do đó, trước khi giải quyết được vấn đề tối ưu hóa kiến trúc mô hình, không thể thiết kế được mô hình khích lệ thực sự hiệu quả.
Đây là toàn bộ bản tóm tắt tuyệt vời của AiFi Summit 2024 Devcon. Mặc dù đối mặt với nhiều thách thức như quản lý, cơ chế khích lệ, v.v., nhưng ngành AI-Fi cũng đầy tiềm năng. Cùng với việc thị trường chung đạt mức cao mới và ngành AI-Fi nóng lên toàn diện, ngành công nghiệp nói chung đang có xu hướng tích cực, với nguồn nhân tài không ngừng gia nhập và nhiều sáng tạo mới đang nổi lên.
Để biết thêm nội dung, vui lòng theo dõi
GAIB: https://x.com/gaib_ai
Codatta: https://x.com/codatta_io
KITE AI: https://x.com/GoKiteAI
