7 Nền tảng AI phi tập trung tốt nhất đáng chú ý

Những đổi mới trong Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã chứng kiến ​​sự tăng trưởng vượt bậc kể từ khi ChatGPT ra mắt vào tháng 11 năm 2022. Tuy nhiên, mặc dù đã trở nên phổ biến, một số trở ngại đáng kể vẫn tiếp tục làm chậm quá trình phát triển và ứng dụng AI – một trong những thách thức lớn nhất mà ngành công nghiệp non trẻ này phải đối mặt là chất lượng và kiểm soát dữ liệu.

Theo ước tính của Epoch AI, tổng lượng dữ liệu văn bản công khai do con người tạo ra hiện có khoảng 300 nghìn tỷ token; lượng dữ liệu này có khả năng sẽ được các mô hình ngôn ngữ sử dụng hết để huấn luyện trong giai đoạn từ năm 2026 đến năm 2032. Tình trạng khan hiếm dữ liệu sắp xảy ra này, cùng với những lo ngại về tính minh bạch và chi phí, chủ yếu là do sự tập trung hóa của hầu hết các quy trình xử lý dữ liệu AI.

Xét về khía cạnh tích cực hơn, các hạ tầng phi tập trung đang chứng tỏ giá trị của mình trong việc giải quyết một số vấn đề khó khăn này. Trong bài viết này, chúng tôi nêu bật 7 nền tảng AI phi tập trung hàng đầu đang tạo ra sự công bằng. Những nền tảng mới nổi này cung cấp cho các nhà phát triển AI và các doanh nghiệp khả năng thu thập các bộ dữ liệu có thể kiểm chứng, do cộng đồng đóng góp mà không cần dựa vào các trung gian tập trung.

OORT: Nền tảng đám mây dữ liệu hoàn chỉnh cho Trí tuệ nhân tạo phi tập trung

OORT là một giải pháp trí tuệ nhân tạo phi tập trung toàn diện, được thiết kế để cho phép cả doanh nghiệp và cá nhân thu thập, xử lý và kiếm tiền từ dữ liệu AI.

Điểm nổi bật của nền tảng điện toán đám mây dữ liệu AI này so với các nền tảng tập trung là cách tiếp cận cộng đồng toàn cầu; thay vì dựa vào các quy trình thu thập dữ liệu thiếu minh bạch, OORT giới thiệu một nền tảng thu thập dữ liệu đa chuỗi phi tập trung có tên là OORT DataHub. Nền tảng này tận dụng sự đóng góp từ cộng đồng toàn cầu để cung cấp các bộ dữ liệu đa dạng, chất lượng cao và có thể kiểm chứng nhằm giải quyết những thiếu sót hiện có về chất lượng và kiểm soát dữ liệu AI.

Hỗ trợ cho OORT DataHub là một mạng lưới phi tập trung, OORT Edge, cung cấp năng lượng cho việc lưu trữ và xử lý dữ liệu thu thập được; điều này được thực hiện thông qua một thiết bị phần cứng Edge Node – Deimos.

Như vậy, người dùng hệ sinh thái OORT có cơ hội kiếm được phần thưởng có thể quy đổi thành tiền bằng cách đóng góp vào DataHub hoặc trở thành một phần của mạng biên bằng cách vận hành một node thông qua thiết bị Deimos. Hiện tại, hệ sinh thái AI phi tập trung này có hơn 330.000 người đóng góp dữ liệu, hơn 83.000 node và hơn 10.000 người dùng hàng ngày.

Bittensor: Mạng lưới trí tuệ phi tập trung

Bittensor là một nền tảng trí tuệ nhân tạo phi tập trung thú vị khác; về cơ bản, hệ sinh thái dựa trên blockchain này hỗ trợ sản xuất hàng hóa kỹ thuật số on-chain , bao gồm suy luận AI, đào tạo và cơ sở hạ tầng liên quan.

Vậy nó hoạt động như thế nào? Bittensor tận dụng khái niệm mạng con để tạo ra các cộng đồng sản xuất các sản phẩm kỹ thuật số này với mức giá cạnh tranh. Điều này dựa trên mô hình khuyến khích, trong đó Thợ đào (người đóng góp) giỏi nhất được thưởng khi hoàn thành một nhiệm vụ nhất định. Một số nhiệm vụ trong mạng con AI có thể bao gồm các dịch vụ như đào tạo, dự đoán hoặc suy luận chuyên biệt.

Mạng lưới của Bittensor cũng bao gồm các trình xác thực, có vai trò xác nhận công việc do các Thợ đào thực hiện. Điều này đảm bảo rằng chỉ những dịch vụ chất lượng mới được thưởng thông qua mô hình khuyến khích của Bittensor – hệ sinh thái phát hành 7200 token TAO mỗi ngày cho mục đích này. Phân bổ trong các mạng con được chia thành ba phần: người tạo mạng con (18%), trình xác thực (41%) và Thợ đào (41%).

Các mạng con phi tập trung của Bittensor là một bước chuyển dịch khỏi quy trình đào tạo AI tập trung, nơi các tập đoàn công nghệ lớn độc quyền thu thập dữ liệu và các dịch vụ AI khác.

Ocean Protocol: Sàn giao dịch dữ liệu sẵn sàng cho AI

Ocean Protocol là một trong những công ty hàng đầu trong lĩnh vực đổi mới đầy triển vọng này. Được xây dựng như một giao thức phi tập trung, nền tảng này hỗ trợ hai thành phần chính cần thiết cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo – dữ liệu và sức mạnh tính toán.

Nền tảng công nghệ bao gồm ba thành phần chính: Datatokens, Ocean Nodes và Compute-to-Data. Với Datatokens, người dùng Ocean Protocol có thể Token hóa dữ liệu riêng tư của họ và cung cấp dữ liệu đó để huấn luyện mô hình trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư. Một phương pháp được gọi là 'token-gating' cho phép chủ sở hữu dữ liệu công bố các dịch vụ dữ liệu trên thị trường Ocean Protocol thông qua mô hình kiểm soát truy cập phi tập trung.

Còn đối với Ocean Nodes, chúng cho phép kiếm tiền từ các tài nguyên điện toán nhàn rỗi. Chủ sở hữu thiết bị trên toàn thế giới có thể dành sức mạnh điện toán nhàn rỗi của họ để hỗ trợ Mạng lưới Ocean nhằm đổi lấy các phần thưởng từ hệ sinh thái.

Tính năng "Tính toán thành dữ liệu" là đặc điểm nổi bật của hệ sinh thái này; nó cho phép người dùng (người huấn luyện mô hình) mua các tập dữ liệu để chạy mô hình của họ mà không làm lộ thông tin cá nhân của nhà cung cấp. Đây chính là lợi thế của Ocean Protocol với tư cách là một "thị trường dữ liệu sẵn sàng cho AI" phi tập trung.

SingularityNET: Tiên phong trong lĩnh vực dịch vụ trí tuệ nhân tạo phi tập trung.

SingularityNET là một dự án tiên phong trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo Phi tập trung; dự án được ra mắt vào năm 2017, huy động được 36 triệu đô la trong vòng một phút thông qua Initial Coin Offering (ICO) . Kể từ đó, nó đã phát triển thành một nền tảng dựa trên blockchain uy tín, nơi người dùng có thể tạo, chia sẻ và kiếm tiền từ các dịch vụ AI.

Không giống như các nền tảng tương tự tập trung vào tập dữ liệu và sức mạnh tính toán thô, SingularityNET chuyên về các dịch vụ AI như API, mô hình và tác nhân mà các nhà phát triển có thể kiếm tiền hoặc mua để hỗ trợ các sáng kiến ​​phát triển của họ. Điều này có thể thực hiện được thông qua Token gốc của nền tảng là $ AGIX, cho phép người tham gia thanh toán cho các dịch vụ AI.

Mô hình cơ sở hạ tầng của SingularityNET cũng đặc biệt chú trọng đến khả năng tương tác, cho phép các dịch vụ khác nhau gọi lẫn nhau. Điều này tạo ra một hệ sinh thái hỗ trợ trí tuệ nhân tạo, nơi các nhà đóng góp độc lập có thể xây dựng các quy trình phức tạp.

Một đặc điểm nổi bật khác của dự án này là tầm nhìn của người sáng lập, Tiến sĩ Ben Goertzel, về việc thúc đẩy Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) – một kỷ nguyên mà AI sẽ có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ nào mà con người có thể làm và có khả năng vượt qua trí thông minh của con người trong nhiều lĩnh vực.

Fetch.ai: Các tác nhân phi tập trung và nền kinh tế dữ liệu

Fetch.ai là một sáng kiến ​​đột phá khác hoạt động trong nền kinh tế dựa trên tác nhân (agent economy) đang phát triển, được hỗ trợ bởi các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI). Dự án này được thiết kế như một nền tảng đa tác nhân, cho phép các tác nhân phần mềm tự động tương tác, đàm phán và giao dịch dữ liệu thay mặt người dùng, tổ chức hoặc thiết bị, đồng thời tận dụng công nghệ blockchain để bảo mật các kênh liên lạc.

Một trong những thành phần chính của hệ sinh thái này là khung tác nhân (AEA). Chúng được giao nhiệm vụ thực hiện các chức năng như thu thập và phân tích dữ liệu, tương tác với các tác nhân hoặc nguồn dữ liệu khác, đưa ra quyết định, thực hiện giao dịch và tham gia vào học máy hoặc tối ưu hóa nhiệm vụ. Có thể coi chúng như những bản sao kỹ thuật số hoạt động thay mặt người dùng.

Điểm nổi bật của Fetch.ai là khả năng cho phép luồng dữ liệu động, thời gian thực giữa các tác nhân tự động. Đây là một bước tiến so với các hệ thống xử lý dữ liệu AI truyền thống, vốn không chỉ tập trung mà còn mang tính tĩnh. Ví dụ, một hệ thống quản lý giao thông trong một thành phố đông đúc có thể sử dụng các tác nhân AI để mua dữ liệu giao thông trực tiếp từ các cảm biến của thành phố, nhờ vào mô hình kinh tế dựa trên tác nhân.

Gensyn: Hệ thống điện toán phân tán dành cho huấn luyện AI

Theo một báo cáo gần đây của McKinsey, các dự án cho thấy các trung tâm dữ liệu trên toàn thế giới sẽ cần khoảng 6,7 nghìn tỷ đô la để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về sức mạnh tính toán. Gensyn giải quyết rủi ro chi phí tiềm tàng này thông qua giao thức phi tập trung của mình, tập trung vào tính toán máy học.

Về bản chất, Gensyn cho phép tập hợp nguồn cung cấp điện toán của toàn thế giới vào một mạng lưới duy nhất. Điều này có thể thực hiện được thông qua một khung cấu trúc phi tập trung, tạo cơ hội cho bất kỳ ai có tài nguyên điện toán nhàn rỗi đều có thể phân bổ cho mạng lưới, hỗ trợ các nhà đổi mới AI với nguồn điện toán toàn cầu mà họ có thể thuê để mở rộng quy mô huấn luyện các mô hình lớn.

Hệ sinh thái của Gensyn bao gồm bốn thành phần nền tảng: Thực thi ML nhất quán, Xác minh Không cần tin cậy , Giao tiếp ngang hàng và Phối hợp phi tập trung. Tất cả các khía cạnh này hoạt động song song để cho phép học máy phi tập trung, có thể kiểm chứng trên quy mô toàn cầu.

Cũng cần lưu ý rằng dự án này vẫn đang trong giai đoạn đầu, hiện tại chỉ có Testnet (mạng thử nghiệm) khả dụng. Nó bao gồm ba ứng dụng mà người dùng có thể dùng thử: RL Swarm, BlockAssist và Judge.

Grass: Mạng lưới huy động dữ liệu cộng đồng phi tập trung

Nhiều khi, khi trả tiền cho dịch vụ internet, chúng ta lại không sử dụng hết băng thông được phân bổ. Grass , trước đây là Grassdata, đã giới thiệu một khái niệm đột phá, cho phép người dùng internet toàn cầu tận dụng băng thông nhàn rỗi của mình.

Dự án này hiện thực hóa câu chuyện đó thông qua mô hình phân tán cho phép bất kỳ ai cũng có thể đóng góp và nhận phần thưởng thông qua các bước đơn giản, biến băng thông nhàn rỗi thành nguồn tài nguyên quý giá cho việc huấn luyện AI. Nói một cách đơn giản, Grass hoạt động như một mạng vật lý phi tập trung (DepIN) để truy cập dữ liệu web, theo đó người dùng có thể chạy các node từ các thiết bị hàng ngày của họ, đóng vai trò là nguồn dữ liệu cho AI và trí tuệ web.

Cách tiếp cận phi tập trung và Không cần cho phép này không chỉ là yếu tố thay đổi cuộc chơi trong việc huấn luyện mô hình AI mà còn trong việc tận dụng các nguồn tài nguyên kỹ thuật số hàng ngày. Người dùng có thể đóng vai trò là nhà cung cấp dữ liệu để vận hành một mạng lưới mở có khả năng cạnh tranh với các trình thu thập dữ liệu và tổng hợp dữ liệu tập trung hiện đang bị kiểm soát bởi một số ít các công ty công nghệ lớn.

Phần kết luận

Như đã đề cập trong phần giới thiệu, sự phát triển và ứng dụng của AI không phải không gặp phải những thách thức riêng. Điều này bao gồm kiểm soát dữ liệu, chất lượng và chi phí tính toán ngày càng tăng. Tuy nhiên, như đã được nêu bật qua các ví dụ trong danh sách này, đã có những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực đổi mới AI phi tập trung. Những dự án này là một cái nhìn thoáng qua về những gì kiến ​​trúc phi tập trung có thể mang lại cho AI và ngược lại; đó là sự hợp tác cùng có lợi cho cả blockchain và đổi mới AI.

Bảng so sánh các nền tảng trí tuệ nhân tạo phi tập trung

Câu hỏi thường gặp

Trí tuệ nhân tạo phi tập trung là gì?

Trí tuệ nhân tạo phi tập trung (Decentralized AI) đề cập đến các hệ thống trí tuệ nhân tạo được xây dựng trên các hệ sinh thái phân tán như blockchain hoặc cơ sở hạ tầng ngang hàng (peer-to-peer). Cộng đồng toàn cầu đảm nhận vai trò thu thập dữ liệu, tính toán và huấn luyện mô hình, trái ngược với mô hình tập trung nơi các tập đoàn lớn kiểm soát tất cả các chức năng này.

Trí tuệ nhân tạo phi tập trung khác với các nền tảng trí tuệ nhân tạo truyền thống như thế nào?

Không giống như các hệ thống trí tuệ nhân tạo truyền thống dựa vào các trung tâm dữ liệu tập trung và các kỹ thuật thu thập dữ liệu thiếu minh bạch, trí tuệ nhân tạo phi tập trung phân phối nguồn dữ liệu, sức mạnh tính toán và huấn luyện mô hình cho nhiều thành viên khác nhau trong hệ sinh thái. Điều này giúp cải thiện tính minh bạch, bảo mật và tính toàn diện.

Tại sao kiểm soát chất lượng dữ liệu lại quan trọng đối với sự phát triển trí tuệ nhân tạo?

Chất lượng dữ liệu có tác động trực tiếp đến độ chính xác và tính công bằng của các mô hình AI. Do đó, các hệ thống xử lý dữ liệu AI cần phải được kiểm chứng, thu thập thông tin một cách có đạo đức và chia sẻ an toàn.

Người tham gia kiếm tiền như thế nào trong các hệ sinh thái AI phi tập trung?

Có nhiều cách để kiếm tiền từ các hệ sinh thái này, bao gồm đóng góp các nguồn lực quý giá như dữ liệu và sức mạnh tính toán. Hầu hết các nền tảng DeAI đều có cơ chế khuyến khích, trong đó người dùng có thể nhận được phần thưởng có thể quy đổi thành tiền.

Những dự án trí tuệ nhân tạo phi tập trung nào hiện đang dẫn đầu lĩnh vực này?

Các công ty nổi bật bao gồm OORT (đám mây dữ liệu), Bittensor (mạng lưới trí tuệ nhân tạo), Ocean Protocol (thị trường dữ liệu sẵn sàng cho AI), SingularityNET (trung tâm dịch vụ AI), Fetch.ai (nền kinh tế tác nhân), Gensyn (điện toán phi tập trung) và Grass (mạng lưới huy động dữ liệu cộng đồng).

Bài viết "7 nền tảng AI phi tập trung tốt nhất đáng chú ý" lần đầu xuất hiện trên Metaverse Post .