Tác giả: @Defi0xJeff
Dịch: Giải thích về blockchain bằng ngôn ngữ đơn giản
Trong phần đầu tiên, chúng tôi đã thảo luận về sự phát triển của AI Agent trong năm 2024, nhìn lại những cột mốc và thành tựu đổi mới trong năm đó.
Bây giờ, trong phần thứ hai, chúng tôi sẽ nhìn về năm 2025 - tôi tin rằng trong năm này, AI Agent không chỉ sẽ trở nên hữu ích hơn mà còn bắt đầu định nghĩa lại cách chúng ta hiểu về tự chủ, trí thông minh và phương thức hợp tác.
1. Bước vào năm 2025
Trước khi đi sâu vào tương lai, đáng chú ý rằng @virtuals_io sẽ tiếp tục củng cố vị trí của mình là mạng phân phối hàng đầu cho lĩnh vực AI Agent trên nền tảng Base. Virtuals đã trở thành nền tảng được lựa chọn hàng đầu cho các dự án AI Agent, khi các Agent tăng cường độ phủ sóng và thiết lập quan hệ hợp tác sâu rộng hơn với các dự án Agent chất lượng cao khác. Tổng giá trị thị trường của các Agent trên Virtuals đã đạt 30 tỷ USD, chiếm 77% toàn bộ lĩnh vực AI Agent (nguồn: @cookiedotfun).
Với sự xuất hiện của nhiều Agent độc đáo hơn, xu hướng này có thể sẽ tiếp tục, bao gồm:
@aixbt_agent
@luna_virtuals
@sekoia_virtuals
@VaderResearch
@taocat_agent
@Agent_YP
@Gekko_Agent (mới được ra mắt bởi @getaxal)
@SamIsMoving (tập trung vào nghiên cứu robot)
Với sự đa dạng hóa các trường hợp sử dụng, nhiều nhà phát triển - dù đã có Token hay chưa - sẽ được thu hút vào nền tảng Virtuals để khởi chạy các dự án. Sự tăng trưởng này sẽ tiếp tục thúc đẩy đà tăng giá của VIRTUAL.
Nhưng @ai16zdao và khung Eliza thì sao?
Mặc dù ai16zdao đã dẫn đầu phong trào đổi mới sáng tạo mã nguồn mở thông qua khung Eliza của mình, nhưng hiện nay nó vẫn thiếu một nền tảng khởi chạy, và kinh tế Token của nó cũng chưa hoàn thiện bằng Virtuals trong việc tích lũy giá trị. Tuy nhiên, tiềm năng trong tương lai vẫn còn. Gần đây, một nhóm làm việc đã được thành lập nhằm cải thiện kinh tế Token của nó, và một nền tảng khởi chạy trong tương lai có thể sẽ khiến ai16zdao trở thành nền tảng phân phối hàng đầu trên Solana, thậm chí vượt qua các nền tảng khởi chạy hiện có (nếu họ quyết định ra mắt).
Nhìn về năm 2025, chúng ta sẽ thấy những Agent hàng đầu đã tìm được điểm hợp lực sản phẩm (PMF) sẽ đón nhận những bản nâng cấp năng lực quan trọng. Ví dụ, @aixbt_agent, với tư cách là người dẫn đầu trong lĩnh vực Agent trò chuyện chuyên về thông tin alpha, sẽ tiếp tục củng cố vị trí của mình nhờ vào phản hồi chính xác hơn và phân tích sâu sắc hơn.
Quá trình tiến hóa này sẽ xuyên suốt toàn bộ hệ sinh thái, khi các nhà lãnh đạo trong các lĩnh vực chuyên ngành khác cũng nổi lên với những thế mạnh và đổi mới độc đáo của riêng họ.
2. Triển vọng năm 2025
Năm 2025 sẽ trở thành "năm chuyên nghiệp hóa" của lĩnh vực AI Agent. Chúng ta sẽ chứng kiến sự xuất hiện của những nhà lãnh đạo trong từng lĩnh vực chuyên ngành, mỗi người đều thống trị phân khúc của riêng mình:
Mô hình 3D: Các Agent cung cấp thiết kế hình ảnh chất lượng cao cho các ứng dụng như game, AR/VR.
Mô-đun giọng nói: Các Agent có thể phát âm tự nhiên và thể hiện cảm xúc con người.
Tính cách thu hút: Các Agent có tính cách độc đáo và gần gũi với người dùng.
Agent phát trực tiếp: Các Agent có hiệu suất nổi bật trên các nền tảng như Twitch và YouTube.
Agent giao dịch tự động: Các Agent thông minh có thể thực hiện các giao dịch có lợi nhuận liên tục.
Agent chuyên về DeFi: Các Agent tối ưu hóa chiến lược sinh lời, cho vay và cung cấp thanh khoản.
Agent trừu tượng hóa: Các Agent tạo trải nghiệm giao dịch trên blockchain trở nên mượt mà và không rõ ràng hơn.
Giống như con người, AI Agent cũng sẽ trở nên đa dạng và có nhiều thế mạnh riêng. Tính độc đáo của mỗi Agent sẽ phụ thuộc vào mô hình cơ sở, dữ liệu và cơ sở hạ tầng của nó. Tuy nhiên, chìa khóa để thành công của hệ sinh thái này là một nền tảng hạ tầng AI phi tập trung mạnh mẽ.
3. Vai trò của hạ tầng AI phi tập trung
Để đạt được sự mở rộng của AI Agent vào năm 2025, hạ tầng phi tập trung không chỉ quan trọng - nó là then chốt. Không có nó, lĩnh vực này sẽ phải đối mặt với những rào cản về hiệu suất, minh bạch và đổi mới. Dưới đây là tại sao các loại hạ tầng khác nhau lại quan trọng và những giải pháp đang được xây dựng:
1) Khả năng xác minh
Niềm tin là nền tảng của AI phi tập trung. Khi AI Agent trở nên tự chủ hơn, chúng ta cần các hệ thống để xác minh hoạt động bên trong của chúng. Ví dụ, cần phải trả lời những câu hỏi sau:
Đây có phải là một "Agent" thực sự, hay chỉ là một ảo tưởng giả mạo con người?
Đầu ra có chính xác và được tạo ra bởi thuật toán hoặc mô hình được tuyên bố không?
Tính toán có được thực hiện chính xác và an toàn không?
Điều này liên quan đến các môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), đảm bảo rằng các Agent có thể chạy độc lập, an toàn và không bị can thiệp. Không có khả năng xác minh, sẽ không có niềm tin; không có niềm tin, hệ sinh thái sẽ không thể mở rộng.
Các dự án nổi bật:
@OraProtocol: Tập trung vào việc xây dựng hạ tầng an toàn cho AI, nhưng kinh tế Token vẫn cần được hoàn thiện.
@hyperbolic_labs: Đã mở đường cho các bằng chứng lấy mẫu (Proof-of-Sampling) để xác minh tính toán và suy luận của AI.
@PhalaNetwork: Nổi tiếng với cơ sở hạ tầng TEE của mình, mang lại một lớp bảo mật cho AI phi tập trung.
2) Hệ thống thanh toán
Để các Agent AI có thể hoạt động độc lập trong thế giới thực, họ cần có hệ thống thanh toán. Bất kể giao dịch với con người hay các Agent khác, những hệ thống này phải bao gồm chức năng chuyển đổi từ tiền pháp định sang tiền điện tử, thực hiện giao dịch và ghi sổ.
Hãy tưởng tượng các Agent có thể quản lý tài chính độc lập, mua tài nguyên tính toán, thậm chí trao đổi dịch vụ với nhau - đây là cột trụ cốt của thương mại giữa các Agent.
Các giao thức nổi bật:
@crossmint: Cung cấp các công cụ thanh toán cho AI, hỗ trợ giao dịch.
@Nevermined_io: Hỗ trợ thương mại và tương tác giữa các Agent.
@trySkyfire: Tập trung vào chức năng ghi sổ cho các hoạt động thanh toán và vận hành của Agent.
3) Tính toán phi tập trung
Nhu cầu tính toán của AI đang tăng vọt - gần như gấp đôi mỗi 100 ngày. Các dịch vụ đám mây truyền thống (như AWS) khó có thể đáp ứng nhu cầu này về chi phí và khả năng tiếp cận. Các mạng lưới tính toán phi tập trung cho phép bất kỳ ai có tài nguyên nhàn rỗi tham gia vào mạng lưới, cung cấp sức mạnh tính toán và nhận được phần thưởng.
Trong năm nay, chúng ta thậm chí đã chứng kiến sự xuất hiện của các mô hình tài trợ nợ dựa trên GPU, chẳng hạn như @gaib_ai, giúp các trung tâm dữ liệu huy động vốn và mở rộng quy mô hoạt động. Điều này khiến tính toán phi tập trung trở nên khả dụng với một phạm vi người dùng rộng hơn.
Các giao thức nổi bật:
@AethirCloud: Cung cấp dịch vụ tính toán phi tập trung được định cấu hình cho AI và Web3.
@ionet: Cung cấp các giải pháp tính toán khả mở rộng cho các tải trọng công việc của AI.
4) Dữ liệu
Nếu AI là bộ não, thì dữ liệu chính là oxy. Chất lượng, độ tin cậy và tính toàn vẹn của dữ liệu trực tiếp ảnh hưởng đến hiệu suất của các m
5) Mô hình tạo và thị trường
Năm 2025 sẽ chứng kiến sự xuất hiện của một lượng lớn các AI Agent mới, nhiều trong số đó sẽ được điều khiển bởi các mô hình phi tập trung. Những mô hình này sẽ ngày càng tiên tiến, có khả năng lập luận, trí nhớ tương tự con người, thậm chí có ý thức về chi phí.
Ví dụ, @NousResearch đang phát triển một cơ chế "đói" để đưa các ràng buộc kinh tế vào các mô hình AI. Nếu một Agent không thể chi trả cho chi phí suy luận, nó sẽ "chết đi", từ đó học cách ưu tiên xử lý các nhiệm vụ một cách hiệu quả hơn.
Các dự án nổi bật:
@NousResearch: Dạy AI cách quản lý tài nguyên thông qua cơ chế "đói".
@PondGNN: Hợp tác với @virtuals_io để cung cấp các công cụ tạo và huấn luyện mô hình phi tập trung.
@BagelOpenAI: Cung cấp cơ sở hạ tầng bảo vệ quyền riêng tư dựa trên mã hóa đồng cấp (FHE) và môi trường thực thi đáng tin cậy (TEEs).
6) Huấn luyện phân tán và học tập liên bang
Khi các mô hình AI trở nên ngày càng lớn và phức tạp, các hệ thống huấn luyện tập trung đã không thể đáp ứng được nhu cầu. Huấn luyện phân tán sẽ phân tán tải công việc trên nhiều nút phi tập trung, giúp quá trình huấn luyện diễn ra nhanh chóng và hiệu quả hơn.
Đồng thời, học tập liên bang cho phép nhiều tổ chức hợp tác huấn luyện mô hình mà không cần chia sẻ dữ liệu gốc, giải quyết được các vấn đề về quyền riêng tư chính.
Các trường hợp nổi bật:
@flock_io: Được mệnh danh là "Uber của lĩnh vực AI". Flock kết nối các kỹ sư AI, những người đề xuất mô hình và nhà cung cấp dữ liệu, tạo ra một thị trường cho phép các mô hình AI được huấn luyện, xác minh và triển khai trong một môi trường an toàn và phi tập trung. Nó hỗ trợ nhiều dự án mô hình thú vị như @AimonicaBrands.
7) Trí tuệ tập thể và lớp điều phối
Khi có nhiều AI Agent chuyên môn hóa hơn tham gia vào hệ sinh thái, việc đảm bảo giao tiếp không gián đoạn giữa chúng trở nên vô cùng quan trọng. Trí tuệ tập thể cho phép các Agent hợp tác như một nhóm, kết hợp các khả năng riêng để đạt được mục tiêu chung. Lớp điều phối giúp đơn giản hóa sự phức tạp, khiến việc hợp tác giữa các Agent trở nên dễ dàng hơn.
Ví dụ, @TheoriqAI sử dụng một meta-Agent để xác định các Agent phù hợp nhất cho một nhiệm vụ cụ thể và tạo ra "nhóm" để hoàn thành mục tiêu. Nó cũng theo dõi uy tín và đóng góp của các Agent để đảm bảo chất lượng và trách nhiệm rõ ràng.
Các dự án nổi bật:
@joinFXN: Xây dựng các giao thức giao tiếp và thương mại thống nhất.
@virtuals_io: Thúc đẩy tương tác và tích hợp giữa các Agent.
@TheoriqAI: Phát triển các công cụ điều phối cao cấp cho các AI Agent, bao gồm cả việc hình thành nhóm và phân công nhiệm vụ.
4. Tại sao cơ sở hạ tầng phi tập trung lại vô cùng quan trọng
Giai đoạn phát triển tiếp theo của các AI Agent phụ thuộc vào một cơ sở hạ tầng mạnh mẽ. Nếu thiếu khả năng xác minh, hệ thống thanh toán, tài nguyên tính toán có khả năng mở rộng và đường ống dữ liệu vững chắc, toàn bộ hệ sinh thái có thể sẽ bị trì trệ. Cơ sở hạ tầng phi tập trung giải quyết những vấn đề này bằng cách:
Niềm tin và minh bạch: Đảm bảo an toàn và khả năng xác minh của các Agent và kết quả của chúng.
Khả năng mở rộng: Đáp ứng nhu cầu tính toán và dữ liệu ngày càng tăng của AI.
Khả năng hợp tác: Trí tuệ tập thể và lớp điều phối cho phép các Agent hợp tác một cách không gián đoạn.
赋能người dùng: Quyền sở hữu dữ liệu và các công cụ phi tập trung cho phép người dùng và nhà phát triển định hình tương lai của AI mà không cần sự kiểm soát tập trung.
5. Các xu hướng khác đáng chú ý
Vẫn còn một số xu hướng khác có thể phát triển nhanh chóng vào năm 2025, tôi sẽ thảo luận chi tiết về chúng sau:
Metaverse được điều khiển bởi Agent / AI x Game: Các dự án như @realisworlds và @ARCAgents đang kết hợp các AI Agent với trò chơi và thế giới ảo tương tác.
Các công cụ DeFi và trên chuỗi: Các giao thức như @Almanak__, @AIWayfinder, @getaxal, @Cod3xOrg, @griffaindotcom và @orbitcryptoai đang xây dựng các công cụ quan trọng để hỗ trợ các Agent DeFi.
6. Kết luận
Năm 2025 sẽ là thời đại của các AI Agent - chúng sẽ nhanh chóng tiến tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) tương tự con người. Những Agent này sẽ không còn bị giới hạn trong việc thực hiện một nhiệm vụ duy nhất, mà có thể tự giao dịch, hợp tác với các Agent khác và tương tác với con người theo cách khó có thể tưởng tượng được.
Hãy tưởng tượng một Agent phân tích dữ liệu thị trường, thực hiện giao dịch, quản lý tài chính hoặc phối hợp các Agent khác để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp. Những Agent này sẽ hòa nhập một cách tự nhiên vào cuộc sống của chúng ta, từ các hoạt động DeFi trên chuỗi đến tương tác trong thế giới thực, với mức độ tự chủ và trí thông minh vượt xa những gì chúng ta có thể tưởng tượng ngày nay.
Cơ sở hạ tầng phi tập trung đang được xây dựng, bao gồm các hệ thống có thể xác minh, công cụ thanh toán, mạng lưới tính toán và lớp điều phối, là chìa khóa để hiện thực hóa tương lai này. Đây là thời điểm tuyệt vời để các nhà phát triển, nhà đầu tư và những người yêu thích tham gia và định hình tương lai.
Năm 2025 không chỉ là sự tiếp nối của sự phát triển của AI, mà còn là bình minh của kỷ nguyên mới của các AI Agent.
Liên kết bài viết: https://www.hellobtc.com/kp/du/12/5600.html
Nguồn: https://x.com/Defi0xJeff/status/1870878345979908321
