NEAR trong lĩnh vực AI đang không ngừng mở rộng, có tiềm năng trở thành nền tảng hàng đầu cho việc phát triển AI phi tập trung, mở đường cho thế hệ tiếp theo các ứng dụng phi tập trung dựa trên AI.
Tác giả: IOSG Ventures
Tiêu đề gốc:IOSG Weekly Brief｜NEAR AI: Xây dựng AI mã nguồn mở mạnh nhất do người dùng sở hữu #254
Ảnh bìa:NEAR
Bài viết này chỉ dành cho mục đích học tập và trao đổi, không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào. Vui lòng ghi rõ nguồn khi sao chép và liên hệ với nhóm IOSG để được cấp phép và biết các điều khoản sao chép. Tất cả các dự án được đề cập trong bài viết không phải là khuyến nghị đầu tư.
Near.ai → NEAR Protocol → NEAR AI
Vào cuối năm 2017, một bài báo cách mạng về NLP & AI đã gây chấn động giới học thuật - trong số 6 tác giả của bài báo, có 4 người đã bắt đầu khởi nghiệp các công ty liên quan đến AI (sau đó gia nhập OpenAI), và người còn lại chính là nhà sáng lập NEAR AI, Illia. Khi chúng tôi đọc được bài báo này, chúng tôi đã bắt đầu liên lạc với Illia, và tôi đã đến văn phòng của Near vào năm 2018, lúc đó họ đang làm việc trong một không gian chia sẻ ngầm ở San Francisco, một nhóm kỹ sư đang tập trung làm workshop, chúng tôi đã trò chuyện rất lâu với nhóm sáng lập đến từ Ukraine này, giúp Illia xin visa đến Trung Quốc, và hỗ trợ họ tổ chức hơn 4 sự kiện dành cho nhà phát triển trong vòng 3 tháng.
Là một dự án mã nguồn mở lâu đời trong lĩnh vực tiền điện tử, NEAR có hai nhà sáng lập rất nổi tiếng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, bao gồm Illia Polosukhin - đồng tác giả của kiến trúc Transformers, và Alexander Skidanov - một chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực MemSQL. Ban đầu, họ dự định sử dụng sinh viên khoa học máy tính trên toàn cầu để huấn luyện các mô hình, và ứng dụng chương trình tổng hợp (Program Synthesis). Do đó, NEAR được thành lập ban đầu với tên "Near.ai", mang theo niềm tin rằng họ không chỉ có thể đạt được những bước tiến trong lĩnh vực tổng hợp chương trình, mà còn có thể ra mắt một sản phẩm đột phá được thúc đẩy bởi công nghệ này. (Lợi ích liên quan: IOSG đã tham gia vào vòng đầu tư sớm của Near vào năm 2018)
Tuy nhiên, vào năm 2017, học máy, đặc biệt là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), vẫn chưa phát triển như ngày nay, việc thực hiện tổng hợp chương trình và giải quyết các vấn đề thực tế vẫn đối mặt với những thách thức lớn. Do đó, các cố vấn của họ đã khuyên họ thử ứng dụng công nghệ tổng hợp chương trình để giải quyết vấn đề mà các nhà phát triển gặp phải khi lập trình các hợp đồng thông minh có thể xác minh trên Ethereum. Tuy nhiên, vào thời điểm đó, Ethereum vẫn còn nhiều hạn chế, đặc biệt là về khả năng sử dụng và khả năng mở rộng của các giao dịch nhỏ, không có bất kỳ blockchain hoặc hệ thống thanh toán truyền thống nào có thể đáp ứng được nhu cầu này.
Do đó, NEAR đã mất 6 năm để xây dựng một blockchain vừa có khả năng mở rộng cao vừa thân thiện với người dùng, một blockchain có thể đáp ứng nhu cầu của các giao dịch nhỏ, cung cấp quy trình khởi động nhanh chóng, quản lý khóa an toàn và khả năng sử dụng tài khoản. Tuy nhiên, điều này cũng khiến thị trường định vị NEAR từ trí tuệ nhân tạo sang một blockchain Layer 1 không rõ ràng về trường hợp sử dụng. Khi ngày càng có nhiều đổi mới trong tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo, bao gồm cả thị trường tính toán, mạng suy luận và rất nhiều AI Agent, cùng với sự thành công về giá của các token AI có giá trị vốn hóa thị trường lớn như TAO và WLD, dường như mọi người đã quên rằng NEAR mới là người tiên phong trong lĩnh vực này.
Sau 7 năm phát triển, với sự hoàn thiện của cơ sở hạ tầng NEAR, NEAR đã có một blockchain có thể mở rộng, dễ sử dụng và phát triển, cũng như một hệ sinh thái dành cho các nhà xây dựng ứng dụng. Và cuối cùng, Illia và Alexander cũng có thể tập trung lại vào tầm nhìn ban đầu của họ, đó là trong giai đoạn phát triển tiếp theo, xây dựng NEAR AI trở thành trung tâm của trí tuệ nhân tạo do người dùng sở hữu. Tại sự kiện IOSG OFR ở Dubai vào tháng 4 năm nay, Illia đã chia sẻ
NEAR là một hệ sinh thái AI dựa trên Web 3, được thúc đẩy bởi tầm nhìn về việc người dùng sở hữu AI. Khác với mô hình phổ biến của các công ty công nghệ lớn kiểm soát AI tập trung, NEAR tin rằng AI do người dùng sở hữu sẽ mang lại lựa chọn tốt hơn cho các nhà phát triển và người dùng. NEAR mong muốn tối đa hóa lợi ích của AI cho con người và cộng đồng thông qua Web3 và toàn bộ hệ sinh thái NEAR, đồng thời giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn của AI tập trung.
Với Crypto x AI vẫn còn ở giai đoạn sớm, chiến lược của NEAR là tập trung vào các sáng kiến phi lợi nhuận để thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái Web 3 AI, bao gồm ươm tạo, tăng tốc, đầu tư, xây dựng trung tâm nghiên cứu và công cụ AI nguồn mở, hoặc sử dụng các cuộc thi để nuôi dưỡng phương pháp phát triển AI do cộng đồng dẫn dắt, với mục tiêu cuối cùng là chia sẻ kết quả AI với cộng đồng. Việc cải thiện lợi ích kinh tế của token hiện không phải là ưu tiên hàng đầu của NEAR.
Bài viết này sẽ tập trung vào việc NEAR tái cấu trúc trong lĩnh vực Crypto x AI, giúp mọi người hiểu rõ hơn về vị trí của họ trong hệ sinh thái AI Web 3.
Chương trình ươm tạo của Quỹ NEAR
Để đáp ứng chủ đề này, Quỹ NEAR đã công bố việc khởi động chương trình ươm tạo NEAR AI x HZN vào tháng 5, đồng thời thành lập một bộ phận đầu tư chuyên về các dự án AI, cũng như một phòng thí nghiệm nghiên cứu và phát triển.
Quỹ NEAR đã lựa chọn 11 dự án để hỗ trợ, các dự án tham gia chương trình sẽ được hưởng các lợi ích như: tiếp cận mạng lưới chuyên gia AI của NEAR, hỗ trợ kỹ thuật và phát hành token chuyên biệt, cơ hội tiếp cận tài nguyên tính toán và tài chính trong 12 tuần đầu tiên (từ tháng 6 đến tháng 8 năm 2024) và các giai đoạn tiếp theo (cho đến tháng 5 năm 2025).
Các dự án này bao gồm nhiều khía cạnh của ngăn xếp công nghệ AI, bao gồm dữ liệu, mô hình, tính toán và suy luận, nhằm mang lại các giải pháp AI mở và phi tập trung cho người dùng và nhà phát triển, phá vỡ sự độc quyền của các dịch vụ AI tập trung.
Một số kết quả nổi bật của các dự án ươm tạo bao gồm:
- Hyperbolic: một nền tảng đám mây AI mở, lưu trữ các mô hình AI nguồn mở mới nhất, bao gồm Llama 3.1 405B.
- Mizu: ra mắt nền tảng tiền xử lý dữ liệu phiên bản thử nghiệm, thu hút 20.000 người dùng trong tuần đầu tiên.
- Pond: ra mắt mô hình đầu tiên dựa trên mạng thần kinh đồ thị (GNN), sử dụng dữ liệu trên chuỗi để dự đoán ví và đạt được tỷ lệ thành công 20%.
Chương trình tăng tốc NEAR x Delphi Labs
Sau những kết quả khả quan từ giai đoạn ươm tạo sớm, NEAR đã tiến một bước tiếp theo bằng cách hợp tác với Delphi Labs (một công ty nghiên cứu và đầu tư mạo hiểm rất hoạt động trong lĩnh vực Crypto và AI) để công bố chương trình tăng tốc AI liên kết đầu tiên. Đây là một sáng kiến chiến lược nhằm hỗ trợ và mở rộng nhanh chóng các dự án có tiềm năng cao trong lĩnh vực giao nhau giữa AI và Web3. Chương trình này sẽ diễn ra từ ngày 15 tháng 10 đến đầu tháng 12.
Các đội được lựa chọn sẽ được hưởng sự hỗ trợ toàn diện, bao gồm hướng dẫn kỹ thuật, cơ hội tài chính, cũng như tiếp cận mạng lưới chuyên gia của NEAR và Delphi. Ngoài ra, mỗi đội sẽ nhận được 100.000 USD đầu tư từ Quỹ NEAR và tối đa 250.000 USD từ Delphi Labs để tiếp tục ươm tạo hoặc tăng tốc sau khi chương trình kết thúc. Chương trình sẽ được trình bày tại Delphi Labs demo day tập trung vào nhà đầu tư vào giữa tháng 12. Mỗi dự án được lựa chọn cũng sẽ nhận được 50.000 USD tín dụng tính toán từ đối tác tính toán cấp cao của chương trình gia tốc, Aethir, đảm bảo mỗi đội có đủ năng lực tính toán để phát triển và triển khai các mô hình AI có nhu cầu tài nguyên cao, giúp họ tập trung vào xây dựng dự án mà không bị hạn chế bởi cơ sở hạ tầng.
Nghiên cứu và phát triển AI của NEAR
Ngoài việc tài trợ và ươm tạo các dự án khác, NEAR cũng đang tiến hành nhiều nghiên cứu AI và chính thức ra mắt Near AI trong sự kiện REDACTED vào ngày 8 tháng 11, định vị mình là một blockchain AI và ra mắt ba sáng kiến quan trọng.
Trợ lý Near AI
Trợ lý Near AI là một trợ lý tương tự như chatbot, có thể trả lời các câu hỏi chung như "Công ty IOSG Ventures là gì?" và "Near AI là gì?". Trợ lý AI này cung cấp chức năng ghi nhớ cá nhân cho mỗi người dùng, liên kết với mỗi tài khoản NEAR, ghi nhớ thông tin trong quá trình tương tác và sử dụng các kí ức này khi tương tác với các đại lý khác trên nền tảng.
Quan trọng hơn, nó cho phép các nhà sáng tạo và nhà phát triển không thuộc về kỹ thuật thực hiện nhiều thao tác liên quan đến crypto một cách dễ dàng, đặc biệt là các thao tác liên quan đến tiền điện tử. Người dùng chỉ cần vài câu lệnh để yêu cầu trợ lý AI thực hiện các tác vụ như tạo hình ảnh Memecoin, tạo trang web cho Memecoin đó và triển khai nó trên nền tảng Pump.Fun, thực hiện các hành động như phát hành Token thông qua AI agent.
Bộ công cụ nguồn mở để xây dựng các đại lý AI
NEAR cũng đã phát hành một bộ công cụ API trợ lý để giúp người dùng xây dựng, đo lường và triển khai các đại lý AI, đồng thời tích hợp chúng vào các ứng dụng cụ thể.
Hiện đã có hơn 60 đại lý được tải lên NEAR Agents Hub, mỗi đại lý tập trung vào các trường hợp sử dụng khác nhau của Web2 và Web3, chẳng hạn như thu thập dữ liệu từ trang web, đại lý trao đổi token, đại lý chuyển đổi YouTube, v.v. Mỗi đại lý có thể kết nối và gọi các đại lý AI khác đã được tải lên để thực hiện các nhiệm vụ.
Trong các bản cập nhật trong tương lai, các đại lý trên NearAI thậm chí có thể giao dịch và tương tác với các dịch vụ và API bên ngoài.
Truy cập các nghiên cứu và tài nguyên AI do cộng đồng xây dựng để phát triển các mô hình tiên tiến
NEAR tin rằng đóng góp nguồn mở là chìa khóa để thực hiện tầm nhìn về việc người dùng sở hữu AI. Để đạt được mục tiêu này, NEAR đã ra mắt AI Research Hub, tập hợp tất cả các công cụ và cơ sở hạ tầng cần thiết để các nhà nghiên cứu xây dựng AI nguồn mở, bao gồm tập dữ liệu, mô hình, suy luận, lưu trữ và tính toán phi tập trung, v.v. Một tính năng quan trọng của bộ công cụ nguồn mở này là công cụ đánh giá chuẩn, cho phép nhà phát triển so sánh các triển khai khác nhau của các đại lý và mô hình có cùng chức năng, giúp người dùng liên tục điều chỉnh và cải thiện các chỉ số hiệu suất của đại lý và mô hình theo thời gian.
Để đảm bảo phát triển các mô hình tiên tiến nhất (SOTA), AI Research Hub của NEAR cũng áp dụng cơ chế thi đua để liên tục cải thiện các mô hình. Hiện tại, NEAR đang tổ chức một cuộc thi Model Training Series liên tục, khuyến khích cộng đồng từng bước huấn luyện các mô hình AI quy mô lớn hơn (từ 500 triệu tham số đến 14 nghìn tỷ tham số), sử dụng độ rối loạn (Perplexity) làm tiêu chuẩn. Các mô hình này sử dụng tập dữ liệu FineWeb và được huấn luyện trên các nút lõi của giao thức NEAR bằng cách sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE) và GPU, đảm bảo mô hình vừa bảo vệ quyền riêng tư vừa có tiềm năng thương mại hóa.
Rõ ràng, để thu được giá trị từ những đóng góp của những người đóng góp nguồn mở, cần có cơ chế thưởng thích đáng và phân chia bản quyền. NEAR đang lên kế hoạch cho lộ trình trong tương lai, nhằm xây dựng một hệ
Rõ ràng, hệ sinh thái NEAR không chỉ giới hạn ở AI. Để khám phá thêm các dự án trong hệ sinh thái này, bạn có thể tham khảo một tweet do Marcus chia sẻ:
