Vào ngày 7 tháng 5, Bithumb đã thêm các cặp giao dịch won Hàn Quốc cho hai dự án AI, AIOZ và NEAR. Trong khi NEAR là một dự án L1 nổi tiếng, AIOZ Network có vẻ không quen thuộc. Trước đây tập trung vào phương tiện lưu trữ và phát trực tuyến, AIOZ Network hiện đang dần hội tụ về phía AI như một dịch vụ và sức mạnh tính toán được chia sẻ, tận dụng lợi thế tích lũy của nó. Gần đây, nó đã phát hành whitepaper cho dự án AI phi tập trung của mình, W3AI.

Trong lĩnh vực AI ngày càng cạnh tranh, các dự án được thành lập có thể cung cấp những chiến lược mới nào để đảm bảo vị trí trong một thị trường nơi thanh khoản và sự chú ý đều khan hiếm?

Do sự phức tạp của sách trắng, Deep Tide TechFlow đã tiến hành nghiên cứu kỹ lưỡng về nội dung của nó để giúp người đọc nhanh chóng hiểu các tính năng kỹ thuật và triển khai dự án AIOZ W3AI.

Dưới làn sóng, AIOZ gia nhập các cơ hội thị trường AI

AIOZ không phải là một dự án mới, nhưng quá trình chuyển đổi sang AI có vẻ hợp lý.

Trước đây, AIOZ Network hoạt động như một mạng Layer-1 với khả năng tương tác giữa Ethereum và Cosmos. Nó sử dụng AIOZ DePIN, được điều khiển bởi hơn 120.000 nút toàn cầu, để cung cấp tài nguyên tính toán. Thiết lập này hỗ trợ tốc độ xử lý AI, lặp lại nhanh, khả năng mở rộng và bảo mật mạng, làm nền tảng cho sự thay đổi tường thuật của dự án.

Hơn nữa, trong bối cảnh rộng lớn hơn, sự phát triển của AI phải đối mặt với những thách thức với các giải pháp điện toán đám mây tập trung đang vật lộn để xử lý khối lượng lớn dữ liệu. Hạn chế này dẫn đến các vấn đề về khả năng mở rộng và chi phí sử dụng cao. Ngoài ra, mối quan tâm phát sinh liên quan đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu khi quyền kiểm soát thuộc về các nhà cung cấp tập trung thay vì người dùng.

Hơn nữa, việc tiếp cận các tài nguyên AI hàng đầu có thể khó khăn, hạn chế sự tham gia của các doanh nghiệp nhỏ và cá nhân và cản trở sự đổi mới. Điện toán biên cung cấp một giải pháp bằng cách cung cấp các dịch vụ gần cuối cho các nguồn dữ liệu. Các ứng dụng khởi tạo ở biên, dẫn đến phản hồi dịch vụ mạng nhanh hơn. Vì quá trình xử lý dữ liệu xảy ra cục bộ tại các nút, loại bỏ nhu cầu truyền đường dài đến các máy chủ trung tâm, điện toán biên tự nhiên làm giảm nguy cơ vi phạm dữ liệu. Với các nút điện toán biên phân tán toàn cầu của AIOZ DePIN, AIOZ có được sự tự tin đáng kể trong việc tham gia vào lĩnh vực AI ở quy mô lớn.

Mạng AIOZ hiện đang vận hành dữ liệu nút.

W3AI: DePIN + AI dưới dạng dịch vụ Kiến trúc hai lớp

Trong quá trình hướng tới lĩnh vực AI, bước quan trọng của AIOZ là W3AI - một kiến trúc hai lớp bao gồm cả cơ sở hạ tầng và ứng dụng.

Kiến trúc hai lớp là cốt lõi của dự án AIOZ W3AI, cung cấp một giải pháp sáng tạo cho các vấn đề cơ bản trong tính toán AI, chẳng hạn như khả năng mở rộng, hiệu quả chi phí và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng.

Thiết kế kiến trúc này chia hoạt động của mạng thành hai lớp chính: lớp cơ sở hạ tầng (W3AI Infrastructure) và lớp ứng dụng (W3AI Application). Mỗi lớp có các chức năng và vai trò duy nhất, hỗ trợ chung cho hoạt động hiệu quả của toàn bộ mạng.

Lớp cơ sở hạ tầng (cơ sở hạ tầng W3AI) làm nền tảng mạng

AIOZ DePIN: Các nút nhân tạo được phân phối trên toàn cầu

Nền tảng của AIOZ W3AI nằm trong các nút điện toán biên nhân tạo phân tán rộng lớn của nó. Các nút phân tán toàn cầu này đóng góp tài nguyên tính toán, bao gồm lưu trữ, CPU và GPU, tạo thành một nguồn năng lượng phi tập trung. Cấu trúc liên kết đa đồ thị đảm bảo các tuyến giao tiếp hiệu quả giữa AIOZ DePIN, giảm thiểu chi phí truyền thông và tăng cường tốc độ xử lý. Các nút này cộng tác thông qua các phương pháp tính toán phân tán để đào tạo và thực hiện các mô hình AI chung. Thông qua cách tiếp cận này, nền tảng AIOZ W3AI sử dụng hiệu quả các tài nguyên điện toán phân tán để giảm chi phí, nâng cao hiệu quả cho các ứng dụng AI và tăng cường bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu. Cách tiếp cận phi tập trung này làm giảm đáng kể nguy cơ tắc nghẽn máy chủ và tăng cường quyền riêng tư của người dùng bằng cách loại bỏ kiểm soát một điểm.

Cơ sở hạ tầng điện toán phi tập trung của W3AI, được điều khiển bởi mạng nút AIOZ. Các khu vực màu tím đại diện cho sự phân bố của các nút lưu trữ, trong khi các khu vực màu xanh đại diện cho sự phân phối của các nút tính toán.

Xử lý và lưu trữ dữ liệu

Thông qua AIOZ W3S, dữ liệu được lưu trữ an toàn trên nhiều nút phân tán toàn cầu, tăng cường bảo mật dữ liệu đồng thời cải thiện khả năng đáp ứng xử lý dữ liệu.

Việc sử dụng các hệ thống tệp phân tán như AIOZ IPFS và công nghệ mã hóa bảo vệ dữ liệu được lưu trữ trên các nút, ngăn chặn truy cập trái phép và rò rỉ dữ liệu.

Lớp ứng dụng linh hoạt (Ứng dụng W3AI)

Nền tảng AI Web 3 cung cấp AI như một dịch vụ.

AI as a Service (AIaaS) đề cập đến mô hình mà công nghệ AI được cung cấp như một dịch vụ trực tuyến cho người dùng, cho phép các doanh nghiệp hoặc cá nhân tận hưởng những lợi ích của công nghệ AI mà không phải trả chi phí cao.

Hãy tưởng tượng một thương gia thương mại điện tử muốn hiểu lịch sử mua hàng của người dùng và phân tích hành vi tiêu dùng của người dùng để cung cấp các đề xuất mua sắm được cá nhân hóa. Công nghệ AI có thể được sử dụng để thu thập và phân tích dữ liệu người dùng, tạo ra các chiến lược bán hàng tương ứng. Đây là ứng dụng AI như một dịch vụ trong thương mại điện tử.

Về hình thức sản phẩm, W3AI cung cấp quy trình đào tạo AI đơn giản hóa và UI / UX trực quan, cung cấp giao diện người dùng và API cho phép các nhà phát triển dễ dàng truy cập các dịch vụ W3AI, phát triển và triển khai các mô hình AI, trong số các nhiệm vụ khác. Thiết kế của lớp này tập trung vào trải nghiệm người dùng và khả năng tiếp cận dịch vụ. Ngoài ra, nền tảng này tích hợp các dịch vụ AI dưới dạng dịch vụ khác nhau, bao gồm học máy, học sâu và mạng thần kinh, cho phép người dùng chọn các dịch vụ và công cụ khác nhau khi cần.

Đào tạo và suy luận mô hình

Nền tảng W3AI hỗ trợ đào tạo và suy luận mô hình trong môi trường phi tập trung. Đào tạo W3AI (AIOZ Cơ sở hạ tầng W3AI) sử dụng các công nghệ mã hóa đồng cấu và học tập liên kết phi tập trung, cho phép nhiều nút điện toán biên (DePIN) cộng tác đào tạo các mô hình AI mà không cần chia sẻ dữ liệu của riêng chúng. Điều này cải thiện hiệu suất đào tạo mô hình đồng thời đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu. Các mô hình được đào tạo có thể được chạy trên các mã PIN AIOZ cạnh, đưa AI đến gần hơn với nguồn dữ liệu. Được hỗ trợ bởi công nghệ W3S, suy luận W3AI (Cơ sở hạ tầng AIOZ W3S) cho phép người dùng tải lên bộ dữ liệu của riêng họ để đào tạo mô hình hoặc sử dụng các mô hình hiện có trên nền tảng để phân tích và dự đoán dữ liệu.

Thị trường W3AI phi tập trung và cơ chế khuyến khích

Lớp ứng dụng cũng cung cấp cho người dùng các thị trường phi tập trung, chẳng hạn như AIOZ AI dApp Store và AI Model &; Dataset Marketplace. Người dùng cá nhân và tổ chức kinh doanh có thể tự do đóng góp, bán bộ dữ liệu và mô hình AI, xây dựng và triển khai các ứng dụng AI sáng tạo và chuyển đổi đóng góp của họ thành phần thưởng mã thông báo.

Kiến trúc hai lớp của AIOZ W3AI

Đi qua "Kiến trúc hai lớp" với "Định tuyến trí tuệ nhân tạo".

Ở giữa một kiến trúc có cấu trúc tốt, việc quản lý tài nguyên logic và luồng dữ liệu tác vụ giữa hoạt động của kiến trúc lớp kép là rất quan trọng. Do đó, W3AI giới thiệu định tuyến trí tuệ nhân tạo vào kiến trúc hai lớp, tối ưu hóa động từng tác vụ để nâng cao hiệu quả của hệ thống tổng thể.

Ở lớp cơ sở hạ tầng, định tuyến trí tuệ nhân tạo đánh giá nhu cầu tính toán và tải nút hiện tại, phân bổ động các nhiệm vụ để đảm bảo mỗi nút tham gia vào các nhiệm vụ phù hợp dựa trên khả năng và điều kiện mạng thời gian thực. Nó cũng giám sát sức khỏe nút, kịp thời phát hiện và giải quyết các lỗi nút tiềm ẩn hoặc tắc nghẽn hiệu suất để ngăn chặn các lỗi một điểm ảnh hưởng đến hiệu quả tổng thể.

Ở lớp ứng dụng, định tuyến thông minh cho phép đáp ứng nhanh các yêu cầu của người dùng, tự động điều chỉnh luồng dữ liệu và chiến lược xử lý trong thời gian thực. Ngoài ra, nó phân bổ thông minh các nút phù hợp nhất dựa trên vị trí và yêu cầu địa lý cụ thể của người dùng. Đối mặt với các tác vụ đồng thời quy mô lớn, kiến trúc định tuyến AI tối ưu hóa việc lên lịch tác vụ một cách thông minh, hỗ trợ lớp ứng dụng trong việc xử lý các mô hình AI phức tạp và phân tích dữ liệu lớn.

Sách trắng bao gồm nhiều công thức phức tạp để minh họa việc triển khai định tuyến cụ thể. Độc giả quan tâm có thể tham khảo tài liệu sách trắng để biết thêm chi tiết.

Định tuyến trí tuệ nhân tạo phân bổ đường truyền tác vụ cho các nút AIOZ DePIN. Trong sơ đồ, màu xanh lá cây đại diện cho các nút được kết nối, trong khi màu xanh đại diện cho các phần bị bỏ qua do độ tin cậy thấp.

Quy trình làm việc: Một ví dụ về triển khai tác vụ AI

Với những kiến trúc cơ sở hạ tầng phong phú này, W3AI mở ra quy trình làm việc của mình như thế nào? Từ đầu vào dữ liệu đến đầu ra kết quả, quy trình làm việc của W3AI thể hiện một chế độ hoạt động phi tập trung hoàn chỉnh: mã hóa đầu ra → phân đoạn nhiệm vụ và phân bổ → thực hiện các tác vụ tính toán và lưu trữ → thu thập các tính toán đã hoàn thành trong các thùng chứa → người dùng có được kết quả đầu ra được giải mã.

Chúng ta có thể tinh chỉnh quy trình trên thành các bước đơn giản:

Thứ nhất, trước khi nhập và mã hóa dữ liệu, dữ liệu do người dùng tải lên trải qua quá trình mã hóa đồng cấu để đảm bảo an toàn dữ liệu trong suốt hành trình xử lý - nhập và mã hóa dữ liệu;

Dữ liệu được mã hóa sau đó được phân đoạn thành nhiều phân đoạn nhỏ dựa trên yêu cầu nhiệm vụ, với mỗi nhiệm vụ được gán cho nút phù hợp nhất để thực hiện - phân đoạn và phân bổ nhiệm vụ;

Các nút được chọn thực hiện các tác vụ tính toán cụ thể, chẳng hạn như đào tạo mô hình AI hoặc phân tích dữ liệu, đồng thời chịu trách nhiệm lưu trữ dữ liệu có liên quan - thực thi tính toán và lưu trữ;

Sau khi hoàn thành tác vụ, kết quả được mã hóa lại và lưu trữ trong các thùng chứa đã chuyển đổi, chờ người dùng cuối truy xuất - thu thập và mã hóa kết quả;

Chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập kết quả cuối cùng, trải qua quá trình giải mã đồng cấu trước khi xuất ra — giải mã kết quả và đầu ra.

Kiến trúc quy trình làm việc của W3AI

Thông qua quy trình trên, W3AI nâng cao hiệu quả xử lý đồng thời cân bằng các đặc tính linh hoạt và có thể mở rộng với bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư. Nó tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên hệ thống, giảm can thiệp thủ công và giảm chi phí vận hành.

Nền kinh tế token bao quanh toàn bộ hệ sinh thái

$AIOZ đóng một vai trò quan trọng trong việc liên kết toàn bộ hệ sinh thái AIOZ W3AI. Với sự xuất hiện của AI-as-a-service và các doanh nghiệp điện toán chia sẻ, mã thông báo của nó đã đạt được nhiều kịch bản sử dụng và nắm bắt giá trị hơn.

Ưu đãi đóng góp và giao dịch dữ liệu

$AIOZ được sử dụng để thưởng cho người dùng cung cấp sức mạnh tính toán và tài nguyên lưu trữ, đảm bảo hoạt động ổn định của mạng. Trong thị trường giao dịch của nền tảng, người dùng có thể sử dụng $AIOZ để mua các dịch vụ AI khác nhau hoặc mua và bán các mô hình và bộ dữ liệu AI. Ngoài ra, chủ sở hữu mã thông báo có thể tham gia quản trị mạng bằng cách bỏ phiếu để quyết định các bước tiếp theo của hệ sinh thái.

Bảo trì hệ sinh thái

Một phần phí giao dịch được thanh toán bằng $AIZO được sử dụng cho hoạt động mạng AIOZ và quản lý tài chính, đảm bảo việc bảo trì và phát triển liên tục của nền tảng. Một phần khác được đốt trực tiếp để giúp điều tiết nguồn cung mã thông báo và giảm thiểu lạm phát. Chu kỳ dòng mã thông báo được thiết kế cẩn thận này khuyến khích sự đổi mới, thưởng cho sự tham gia và thúc đẩy sự phát triển liên tục của hệ sinh thái AIOZ W3AI.

Luồng token trong hệ sinh thái W3AI

Kết thúc

Là một dự án phi tập trung chuyển đổi sang AI, AIOZ W3AI sở hữu lợi thế tự nhiên về tài nguyên công nghệ và cơ chế hoạt động. Về công nghệ và khái niệm, W3AI thể hiện tiềm năng đáng kể để cung cấp cho người dùng các dịch vụ điện toán an toàn, linh hoạt và hiệu quả hơn và trải nghiệm hệ sinh thái hấp dẫn. Tuy nhiên, điều cần lưu ý là W3AI cũng phải đối mặt với những thách thức như sự trưởng thành của thị trường trong việc nhận ra và tin tưởng các giải pháp AI phi tập trung và chi phí vận hành cao tiềm năng theo một hệ thống có tiêu chuẩn nghiêm ngặt.

Sách trắng hiện tại giống như một kế hoạch chi tiết được soạn thảo trong giai đoạn đầu của dự án, chuẩn bị cho tương lai nhưng chưa được thực hiện và thực hiện. Các câu hỏi vẫn còn về việc có bao nhiêu người sẽ sử dụng nó và liệu có các vấn đề bảo mật và kỹ thuật khác hay không, tất cả đều đang chờ xác nhận thị trường.

Tuy nhiên, việc nắm bắt một quá trình chuyển đổi tường thuật tích cực vẫn là một tư thế đúng đắn cho các dự án Web3 khi mức độ liên quan đến kinh doanh cao. Cả hai dự án mới và thành lập đều nhiệt tình dàn dựng bộ phim truyền hình AI, và chỉ có thời gian mới trả lời liệu những người chơi mật mã ngoài sân khấu có nhận được giá trị tiền của họ hay không.

Disclaimer:

1. Bài viết này được in lại từ [TechFlow]. Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [TechFlow]. Nếu có ý kiến phản đối việc in lại này, vui lòng liên hệ với nhóm Gate Learn và họ sẽ xử lý kịp thời.
2. Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được trình bày trong bài viết này chỉ là của tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Bản dịch bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Trừ khi được đề cập, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn các bài báo đã dịch đều bị cấm.