Lời mở đầu
Thông qua hợp tác với EigenLayer, Cartesi trở thành công nghệ blockchain đầu tiên và duy nhất có thể thực hiện suy luận mô hình ngôn ngữ lớn hoàn toàn tin cậy tối thiểu trên chuỗi, trong đó DeepSeek là trường hợp tiên phong.
Điều này đánh dấu bước đột phá then chốt trong việc hội nhập giữa công nghệ mã hóa và trí tuệ nhân tạo, mở ra một kỷ nguyên mới - blockchain không chỉ có thể hỗ trợ AI mà còn có thể chủ động thúc đẩy AI một cách hoàn toàn xác định.
Bối cảnh
Trí tuệ nhân tạo truyền thống phụ thuộc vào máy chủ tập trung và hệ thống "hộp đen" không minh bạch, người dùng tin tưởng kết quả đầu ra nhưng không thể xác minh quy trình bên dưới. Sự phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng tập trung này mang lại những rủi ro nghiêm trọng: minh bạch hạn chế, điểm đơn lẻ dễ bị kiểm duyệt hoặc thao túng, và cuối cùng là sự phụ thuộc không thể tránh khỏi vào niềm tin.
Nhiều dự án tuyên bố cung cấp "trí tuệ nhân tạo phi tập trung", nhưng vẫn phụ thuộc vào các mô hình chuyên quyền, cơ sở hạ tầng tập trung và hệ thống dựa trên niềm tin. Do đó, hầu hết các thực hành so gọi là trí tuệ nhân tạo phi tập trung vẫn bị giới hạn trong khuôn khổ truyền thống, chỉ ghi lại đầu ra của AI vào sổ cái, chứ không sử dụng nó như một môi trường tính toán phi tập trung chủ động.
Trí tuệ nhân tạo phi tập trung thực sự phải đảm bảo rằng đầu vào giống nhau luôn tạo ra đầu ra giống nhau, và bất kỳ ai cũng có thể xác minh trong môi trường không cần tin tưởng. Mô hình này cần có tính xác định có thể chứng minh, nghĩa là tính toán AI được thực hiện trực tiếp trên chuỗi, chứ không chỉ ghi kết quả vào sổ cái.
Ưu thế của Cartesi trong lĩnh vực AI
Cartesi hiện là dự án duy nhất có thể thực hiện trí tuệ nhân tạo gốc blockchain thực sự, với điểm độc đáo là: hợp đồng thông minh có thể thực hiện trực tiếp tính toán AI và đảm bảo tính minh bạch và có thể xác minh hoàn toàn.
Khác với các giải pháp môi trường thực thi đáng tin cậy (TEEs) truyền thống (mặc dù có thể tăng cường bảo mật nhưng vẫn tồn tại rủi ro điểm đơn lẻ), Cartesi cung cấp một môi trường thực thi phi tập trung có thể xác minh, cho phép suy luận AI hoàn toàn trên chuỗi.
Máy ảo RISC-V của Cartesi có những ưu thế độc đáo, cho phép nhà phát triển chạy các thư viện AI mạnh mẽ như TensorFlow, PyTorch và Llama.cpp một cách liền mạch trong môi trường phi tập trung, vượt qua các hạn chế truyền thống của blockchain trong tính toán AI.
Hợp tác giữa Cartesi và DeepSeek
Trong Tuần lễ thử nghiệm Cartesi x Eigen gần đây, nhóm kỹ sư cốt lõi của Cartesi đã thành công trong việc xây dựng một hệ thống nguyên mẫu cho phép hợp đồng thông minh thực hiện suy luận mô hình ngôn ngữ lớn có thể xác minh. Từ đó, Cartesi trở thành dự án đầu tiên trong lĩnh vực mã hóa thực hiện DeepSeek chạy hoàn toàn trên chuỗi. Hệ thống nguyên mẫu này cũng hỗ trợ chạy các LLM nguồn mở khác như Qwen và Smol.
Thực hiện suy luận trong môi trường có thể xác minh của Cartesi đã loại bỏ trung gian tập trung, đạt được mức an toàn tối đa, đảm bảo tính toàn vẹn của đầu ra AI đồng thời hoàn toàn không cần tin tưởng. Cho đến nay, Cartesi vẫn là công nghệ stack duy nhất hỗ trợ suy luận LLM hoàn toàn tin cậy tối thiểu trên chuỗi, với DeepSeek là trường hợp tiên phong chứng minh tiềm năng của nó.
Triển vọng trong tương lai
Ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo phi tập trung vượt xa bản thân những bước tiến về mặt kỹ thuật. Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo xác định hoàn toàn sẽ mở ra những khả năng chưa từng có trước đây trong các lĩnh vực như quản lý két an toàn tự trị, hệ thống DeFi thông minh và quản trị hoàn toàn tự chủ, từ đó tái định hình bộ mặt của hệ sinh thái phi tập trung.
Về Cartesi
Cartesi là một giao thức blockchain mô-đun mạnh mẽ, cung cấp cho nhà phát triển một môi trường Linux hoàn chỉnh và công nghệ Rollup hiệu suất cao, nhằm hỗ trợ các ứng dụng phi tập trung thế hệ tiếp theo. Thông qua tích hợp Linux, Máy ảo Cartesi (Cartesi Virtual Machine) cho phép nhà phát triển tận dụng các ngôn ngữ lập trình, công cụ và thư viện mã đã được kiểm chứng qua nhiều năm thực tiễn để xây dựng các dApp. Cartesi cung cấp một lớp Rollup riêng biệt và tài nguyên tính toán chuyên dụng cho mỗi dApp, đồng thời đảm bảo tính phi tập trung, an toàn và khả năng chống kiểm duyệt không bị ảnh hưởng bởi việc tăng khả năng mở rộng tính toán đáng kể.
