Crypto x AI: 10 lĩnh vực cần theo dõi vào năm 2025

Bài viết này Archetype phân tích mười lĩnh vực quan trọng đáng chú ý vào năm 2025, bao gồm từ sự tương tác của các tác nhân thông minh đến điện toán phi tập trung, từ những thay đổi trên thị trường dữ liệu đến những đột phá trong công nghệ bảo mật, v.v.

Văn bản gốc: Tiền điện tử x AI: 10 danh mục chúng tôi đang theo dõi vào năm 2025 (X)

Tác giả: Archetype

Biên soạn bởi: Yuliya, PANews

Ảnh bìa: Ảnh của BoliviaInteligente trên Bapt

Ngày nay, với sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo và công nghệ blockchain, sự giao thoa của hai lĩnh vực này đang mang lại những khả năng đổi mới thú vị. Bài viết này cung cấp phân tích chuyên sâu về mười lĩnh vực quan trọng đáng chú ý vào năm 2025, từ sự tương tác của các tác nhân thông minh đến điện toán phi tập trung, từ những thay đổi trên thị trường dữ liệu đến những đột phá trong công nghệ bảo mật.

1. Tương tác giữa các đại lý

Tính minh bạch vốn có và khả năng kết hợp của blockchain làm cho nó trở thành lớp cơ sở lý tưởng cho sự tương tác giữa các tác nhân. Các tác nhân thông minh được phát triển bởi các thực thể khác nhau và phục vụ các mục đích khác nhau có thể tương tác liền mạch trên blockchain. Đã có một số ứng dụng thử nghiệm bắt mắt, chẳng hạn như chuyển tiền giữa các đại lý và phát hành token chung.

Tiềm năng phát triển của tương tác đại lý trong tương lai chủ yếu được phản ánh ở hai khía cạnh: thứ nhất, tạo ra các lĩnh vực ứng dụng mới, chẳng hạn như các kịch bản xã hội mới được thúc đẩy bởi tương tác đại lý, thứ hai, tối ưu hóa quy trình làm việc cấp doanh nghiệp hiện có, bao gồm chứng nhận và xác minh nền tảng, thanh toán nhỏ, chéo; - Tích hợp quy trình làm việc trên nền tảng và các liên kết truyền thống cồng kềnh khác.

2. Tổ chức đại lý thông minh phi tập trung

Phối hợp đa tác nhân quy mô lớn là một lĩnh vực nghiên cứu thú vị khác. Điều này liên quan đến cách các hệ thống đa tác nhân phối hợp với nhau để hoàn thành nhiệm vụ, giải quyết vấn đề cũng như quản lý các hệ thống và giao thức. Trong bài viết “Triển vọng và thách thức của crypto và ứng dụng AI” xuất bản đầu năm 2024, Vitalik đã đề cập đến khả năng sử dụng AI Agent trong lĩnh vực thị trường dự đoán và trọng tài. Ông cho rằng rằng từ góc độ vĩ mô, các hệ thống đa tác nhân cho thấy tiềm năng đáng kể trong việc khám phá “sự thật” và hệ thống quản trị tự trị.

Ngành này đang tiếp tục khám phá và thử nghiệm các ranh giới khả năng của hệ thống đa tác nhân và các dạng "trí tuệ bầy đàn" khác nhau. Là một phần mở rộng của phối hợp giữa các tác nhân, sự phối hợp giữa các tác nhân và con người cũng tạo thành một không gian thiết kế thú vị, đặc biệt là về cách các cộng đồng tương tác xung quanh các tác nhân và cách các tác nhân tổ chức con người để thực hiện các hành động tập thể.

Các nhà nghiên cứu đặc biệt quan tâm đến các thí nghiệm tác nhân trong đó hàm mục tiêu liên quan đến sự phối hợp của con người trên quy mô lớn. Những ứng dụng như vậy cần được trang bị cơ chế xác minh tương ứng, đặc biệt khi công việc của con người được hoàn thành ngoài Chuỗi. Sự hợp tác giữa con người và máy móc này có thể dẫn đến một số hành vi mới nổi độc đáo và thú vị.

3. Đại lý giải trí đa phương tiện thông minh

Khái niệm về tính cách kỹ thuật số đã tồn tại trong nhiều thập kỷ.

• Ngay từ năm 2007, Hatsune Miku đã có thể tổ chức một buổi hòa nhạc cháy vé tại một địa điểm có sức chứa 20.000 người;
• Lil Miquela, người nổi tiếng trên mạng ảo sinh năm 2016, có hơn 2 triệu người hâm mộ trên Instagram.
• Neuro-sama, một mỏ neo ảo AI ra mắt vào năm 2022, đã tích lũy được hơn 600.000 người đăng ký trên nền tảng Twitch;
• PLAVE, một nhóm nhạc ảo Hàn Quốc được thành lập vào năm 2023, đã nhận được hơn 300 triệu lượt xem trên YouTube trong vòng chưa đầy hai năm.

Với sự tiến bộ của cơ sở hạ tầng AI và ứng dụng tích hợp blockchain trong thanh toán, chuyển giao giá trị và nền tảng dữ liệu mở, các tác nhân thông minh này dự kiến ​​sẽ đạt được mức độ tự chủ cao hơn vào năm 2025 và có thể mở ra một thể loại giải trí chính thống mới.

4. Tiếp thị nội dung của cơ quan sáng tạo/thông minh

Không giống như trường hợp bản thân tác nhân thông minh là một sản phẩm như đã đề cập ở trên, tác nhân thông minh cũng có thể được sử dụng như một công cụ bổ sung cho sản phẩm. Trong nền kinh tế chú ý ngày nay, việc đưa ra nội dung hấp dẫn một cách nhất quán là điều quan trọng đối với sự thành công của bất kỳ ý tưởng, sản phẩm hoặc công ty nào. Nội dung proxy sáng tạo/thông minh đang trở thành một công cụ mạnh mẽ dành cho đội ngũ để đảm bảo quá trình sản xuất nội dung không bị gián đoạn 24/7.

Sự phát triển trong lĩnh vực này đã được đẩy nhanh nhờ các cuộc thảo luận về ranh giới giữa token meme và tác nhân thông minh. Ngay cả khi “trí thông minh” chưa được hiện thực hóa đầy đủ, các tác nhân thông minh đã trở thành phương tiện đắc lực để đồng Meme lan truyền.

Lĩnh vực trò chơi điện tử là một ví dụ điển hình khác. Các trò chơi hiện đại ngày càng cần duy trì tính năng động để duy trì sự tương tác của người dùng. Theo truyền thống, phát triển nội dung do người dùng tạo (UGC) là một phương pháp cổ điển để tạo động lực trong trò chơi. Nội dung mang tính tổng quát thuần túy (bao gồm các vật phẩm trong trò chơi, nhân vật NPC, cấp độ được tạo đầy đủ, v.v.) có thể đại diện cho giai đoạn tiếp theo trong quá trình phát triển này. Hướng tới năm 2025, khả năng của các đại lý thông minh sẽ mở rộng đáng kể ranh giới của các chiến lược phân phối truyền thống.

5. Các công cụ và nền tảng nghệ thuật thế hệ tiếp theo

IN SÊ-RI WITH, ra mắt vào năm 2024, có các cuộc phỏng vấn với các nghệ sĩ hoạt động trong không gian crypto và các lĩnh vực phụ của nó trong các lĩnh vực như âm nhạc, nghệ thuật thị giác, thiết kế và giám tuyển. Các cuộc phỏng vấn này đã tiết lộ một quan sát quan trọng: các nghệ sĩ quan tâm đến crypto cũng có xu hướng tập trung vào các công nghệ tiên tiến rộng hơn và có xu hướng tích hợp các công nghệ này độ sâu vào tính thẩm mỹ hoặc cốt lõi của hoạt động nghệ thuật của họ, chẳng hạn như các đối tượng AR/VR, nghệ thuật dựa trên mã. và nghệ thuật lập trình thời gian thực.

Luôn có sự phối hợp giữa nghệ thuật sáng tạo và công nghệ blockchain, khiến tiềm năng của nó như một cơ sở hạ tầng nghệ thuật AI càng trở nên rõ ràng hơn. Việc trưng bày đúng cách những phương tiện nghệ thuật mới này trên nền tảng trưng bày truyền thống là vô cùng khó khăn. Nền tảng ArtBlocks thể hiện tương lai của việc trưng bày, lưu trữ, kiếm tiền và bảo quản nghệ thuật kỹ thuật số bằng công nghệ blockchain, cải thiện đáng kể trải nghiệm tổng thể cho nghệ sĩ và khán giả.

Ngoài việc thể hiện chức năng, các công cụ AI mở rộng khả năng sáng tạo nghệ thuật của công chúng. Xu hướng dân chủ hóa này đang định hình lại bối cảnh sáng tạo nghệ thuật. Hướng tới năm 2025, việc công nghệ blockchain sẽ mở rộng hay trao quyền cho những công cụ này như thế nào sẽ là một hướng phát triển rất hấp dẫn.

6. Thị trường dữ liệu

Đã 20 năm kể từ khi Clive Humby đưa ra tuyên bố rằng "dữ liệu là loại dầu mới" và các công ty lớn đã và đang thực hiện các biện pháp mạnh mẽ để tích trữ và kiếm tiền dữ liệu người dùng. Người dùng đã nhận ra rằng dữ liệu của họ là nền tảng của các công ty trị giá trị vốn hóa thị trường đô la này, nhưng họ có rất ít quyền kiểm soát cách sử dụng dữ liệu và không được chia sẻ lợi nhuận mà dữ dữ liệu tạo ra. Với sự phát triển nhanh chóng của các mô hình AI mạnh mẽ, mâu thuẫn này càng trở nên rõ ràng hơn.

Các cơ hội mà thị trường dữ liệu phải đối mặt có hai mặt: một là giải quyết vấn đề khai thác dữ liệu người dùng và hai là giải quyết vấn đề thiếu nguồn cung cấp dữ liệu, bởi vì các mô hình lớn hơn và tốt hơn đang tiêu thụ "mỏ dầu" dễ tiếp cận dữ liệu Internet công cộng và các nguồn dữ liệu mới là cần thiết.

Sức mạnh dữ liệu trả lại cho người dùng

Câu hỏi về cách tận dụng cơ sở hạ tầng phi tập trung để trả lại sức mạnh dữ liệu cho người dùng là một không gian thiết kế rộng lớn đòi hỏi các giải pháp sáng tạo trong nhiều lĩnh vực. Một số vấn đề cấp bách nhất bao gồm:

• Nơi dữ liệu được lưu trữ và cách bảo vệ quyền riêng tư trong quá trình lưu trữ, truyền tải và tính toán;
• Cách đánh giá, sàng lọc và đo lường chất lượng dữ liệu một cách khách quan;
• Cơ chế nào được sử dụng để phân bổ và kiếm tiền (đặc biệt là truy tìm giá trị trở lại nguồn sau khi suy luận);
• và hệ thống điều phối hoặc truy xuất dữ liệu nào được sử dụng trong hệ sinh thái mô hình đa dạng.

hạn chế cung cấp

Về việc giải quyết các hạn chế về nguồn cung, điều quan trọng không chỉ đơn giản là sao chép mô hình của Scal AI bằng token, mà là hiểu chúng ta có thể tạo ra lợi thế ở đâu khi công nghệ tốt và cách xây dựng các giải pháp có lợi thế cạnh tranh, dù là về Quy mô, chất lượng hoặc cơ chế khích lệ(và sàng lọc) tốt hơn để tạo ra các sản phẩm dữ liệu có giá trị cao hơn. Đặc biệt khi phần lớn nhu cầu vẫn đến từ Web2 AI, việc nghĩ đến cách kết hợp các cơ chế thực hiện hợp đồng thông minh với các thỏa thuận cấp độ dịch vụ (SLA) truyền thống và công cụ là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng.

7. Điện toán phi tập trung

Nếu dữ liệu là một yếu tố thiết yếu trong quá trình phát triển và triển khai AI thì sức mạnh tính toán cũng là một thành phần quan trọng khác. Mô hình trung tâm dữ liệu quy mô lớn truyền thống đã thống trị phần lớn quỹ đạo phát triển của độ sâu learning và AI trong vài năm qua với những lợi thế về không gian, năng lượng và phần cứng độc đáo. Tuy nhiên, những hạn chế về vật lý và sự phát triển của công nghệ mã nguồn mở đang thách thức bối cảnh này.

• Giai đoạn đầu tiên (v1) của điện toán AI phi tập trung về cơ bản là bản sao của dịch vụ đám mây GPU Web2, không có lợi thế thực sự về phía cung (phần cứng hoặc trung tâm dữ liệu) và nhu cầu hữu cơ hạn chế.
• Trong giai đoạn thứ hai (v2) , một số đội ngũ xuất sắc đã xây dựng một hệ thống công nghệ hoàn chỉnh dựa trên việc cung cấp điện toán hiệu suất cao (HPC) không đồng nhất, thể hiện các khả năng độc đáo trong lập kế hoạch, định tuyến và định giá, đồng thời phát triển các khả năng độc quyền để thu hút nhu cầu và đáp ứng việc nén biên lợi nhuận , đặc biệt là về mặt lý luận. Nhiều đội ngũ khác nhau cũng đã bắt đầu có những khác biệt trong các kịch bản sử dụng và chiến lược thị trường. Một số nhóm tập trung vào việc tích hợp các khung biên dịch để đạt được định tuyến suy luận hiệu quả trên phần cứng, trong khi những nhóm khác tạo các khung đào tạo mô hình phân tán trên mạng máy tính mà họ xây dựng.

Ngành công nghiệp thậm chí đã bắt đầu chứng kiến ​​​​sự trỗi dậy của thị trường AI-Fi, với sự xuất hiện của các nguyên tắc kinh tế đổi mới giúp chuyển đổi sức mạnh tính toán và GPU thành tài sản tạo lợi nhuận hoặc sử dụng thanh khoản Chuỗi để cung cấp cho các trung tâm dữ liệu một nguồn thay thế. vốn để mua phần cứng.

Câu hỏi chính ở đây là AI phi tập trung sẽ được phát triển và triển khai ở mức độ nào trên cơ sở hạ tầng điện toán phi tập trung , hay liệu giống như trong lưu trữ, khoảng cách giữa nhu cầu lý tưởng và thực tế sẽ luôn tồn tại, khiến ý tưởng này khó phát huy hết tiềm năng của nó.

8. Chuẩn mực tính toán và kế toán

Xét về cơ chế khích lệ các mạng điện toán hiệu suất cao phi tập trung , một thách thức lớn trong việc điều phối các tài nguyên điện toán không đồng nhất là thiếu các tiêu chuẩn kế toán điện toán thống nhất. Các mô hình AI bổ sung một số tính phức tạp đặc biệt vào không gian đầu ra của điện toán hiệu năng cao, bao gồm các biến thể mô hình, sơ đồ lượng tử hóa và mức độ ngẫu nhiên có thể điều chỉnh được thông qua nhiệt độ mô hình và siêu tham số lấy mẫu. Ngoài ra, phần cứng AI cũng sẽ cho ra kết quả đầu ra khác nhau do sự khác biệt về kiến ​​trúc GPU và phiên bản CUDA. Những yếu tố này cuối cùng dẫn đến nhu cầu về các tiêu chuẩn để chuẩn hóa cách thức các mô hình và thị trường máy tính đo lường sức mạnh tính toán trong các hệ thống phân tán không đồng nhất.

Một phần do thiếu các tiêu chuẩn này, năm 2024 đã chứng kiến ​​nhiều trường hợp trong không gian Web2 và Web3 trong đó mô hình và thị trường máy tính không thể tính toán chính xác chất lượng và số lượng máy tính của họ. Điều này dẫn đến việc người dùng phải kiểm toán hiệu suất thực sự của các lớp AI này bằng cách chạy điểm chuẩn mô hình so sánh của riêng họ và thực hiện Bằng chứng công việc bằng cách giới hạn tốc độ thị trường điện toán.

Hướng tới năm 2025, sự giao thoa giữa công nghệ crypto và AI được kỳ vọng sẽ đạt được bước đột phá về khả năng xác minh, sẽ dễ dàng xác minh hơn AI truyền thống. Điều quan trọng đối với người dùng thông thường là có thể so sánh công bằng tất cả các khía cạnh xác định đầu ra của một mô hình hoặc cụm máy tính, điều này sẽ hỗ trợ kiểm toán và đánh giá hiệu suất hệ thống.

9. Nguyên tắc bảo mật xác suất

Trong "Triển vọng và thách thức của crypto và ứng dụng AI", Vitalik chỉ ra một thách thức đặc biệt khi kết nối crypto và AI: '"Trong mật mã, mã nguồn mở là cách duy nhất để đạt được bảo mật thực sự, nhưng trong AI, tính mở của một mô hình ( và thậm chí cả dữ liệu đào tạo của nó) làm tăng đáng kể rủi ro xảy ra các cuộc tấn công học máy đối nghịch.”

Mặc dù quyền riêng tư không phải là một lĩnh vực mới trong nghiên cứu blockchain nhưng sự phát triển nhanh chóng của AI đang đẩy nhanh việc nghiên cứu và ứng dụng các nguyên tắc mã hóa hỗ trợ quyền riêng tư. Đã đạt được tiến bộ đáng kể trong các công nghệ nâng cao quyền riêng tư vào năm 2024, bao gồm Bằng chứng không tri thức(ZK), crypto đồng hình hoàn toàn (FHE), hoàn cảnh thực thi đáng tin cậy (TEE) và tính toán bên long(MPC), được sử dụng để crypto Các kịch bản ứng dụng phổ biến như trạng thái tính toán dữ liệu được chia sẻ sở hữu tư nhân. Đồng thời, những gã khổng lồ AI tập trung như Nvidia và Apple cũng đang sử dụng TEE độc quyền cho hoạt động học tập liên kết và suy luận AI sở hữu tư nhân để đảm bảo quyền riêng tư trong khi vẫn giữ phần cứng, chương trình cơ sở và mô hình nhất quán trên các hệ thống.

Dựa trên những phát triển này, ngành đang chú ý đến tiến bộ của công nghệ bảo trì quyền riêng tư trong quá trình chuyển đổi trạng thái ngẫu nhiên và cách các công nghệ này có thể đẩy nhanh quá trình triển khai thực tế các ứng dụng AI phi tập trung trên các hệ thống không đồng nhất. Điều này bao gồm mọi thứ từ suy luận sở hữu tư nhân phi tập trung đến các quy trình lưu trữ/truy cập cho dữ liệu crypto và hoàn cảnh thực thi hoàn toàn có chủ quyền.

10. Mục đích của tác nhân và giao diện giao dịch người dùng thế hệ tiếp theo

Trong 12-16 tháng qua, đã có sự mơ hồ xung quanh các định nghĩa về các khái niệm như ý định, hành vi của tác nhân, ý định của tác nhân, giải pháp, giải pháp tác nhân và những khái niệm này khác với sự phát triển "bot" truyền thống như thế nào trong những năm gần đây. sự định nghĩa. AI Agent tự động thực hiện các giao dịch trên Chuỗi là một trong những kịch bản ứng dụng gần với việc triển khai nhất.

Trong 12 tháng tới, ngành dự kiến ​​sẽ thấy các hệ thống ngôn ngữ phức tạp hơn được kết hợp với các loại dữ liệu và kiến ​​trúc mạng thần kinh khác nhau, thúc đẩy không gian thiết kế tổng thể. Điều này đặt ra một số câu hỏi chính:

• Đại lý sẽ sử dụng các hệ thống giao dịch trực Chuỗi hiện có hay phát triển các công cụ và phương pháp riêng của mình?
• Liệu các mô hình ngôn ngữ lớn sẽ tiếp tục là phần phụ trợ của các hệ thống giao dịch đại lý này hay các hệ thống hoàn toàn mới sẽ xuất hiện?
• Ở cấp độ giao diện, liệu người dùng có bắt đầu sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để thực hiện giao dịch không?
• Liệu khái niệm "ví như trình duyệt" cổ điển cuối cùng có thành hiện thực không?

Câu trả lời cho những câu hỏi này sẽ tác động sâu sắc đến định hướng giao dịch crypto trong tương lai. Khi công nghệ AI tiến bộ, hệ thống tác nhân có thể trở nên thông minh và tự chủ hơn, có thể hiểu và thực hiện tốt hơn ý định của người dùng.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Là một nền tảng thông tin blockchain, các bài viết được xuất bản trên trang này chỉ thể hiện quan điểm tác giả và khách và không liên quan gì đến quan điểm của Web3Caff. Thông tin trong bài viết chỉ tham khảo và không cấu thành bất kỳ lời khuyên hay đề nghị đầu tư nào. Vui lòng tuân thủ luật pháp và quy định có liên quan của quốc gia hoặc khu vực nơi bạn sinh sống.