Giới thiệu

Tính đến thời điểm hiện tại, chu kỳ thị trường tăng giá tiền điện tử hiện tại là mờ nhạt nhất về mặt đổi mới thương mại, thiếu các đường đua nóng hiện tượng như DeFi, NFT và GameFi đã thấy trong thị trường tăng giá trước đó. Do đó, thị trường tổng thể cần các điểm nóng công nghiệp, với sự tăng trưởng chậm chạp về người dùng, đầu tư công nghiệp và nhà phát triển.

Sự trì trệ này cũng được phản ánh trong giá tài sản hiện tại. Trong suốt chu kỳ, hầu hết các altcoin đã tiếp tục mất giá trị so với BTC, bao gồm cả ETH. Xét cho cùng, việc định giá các nền tảng hợp đồng thông minh được xác định bởi sự thịnh vượng của các ứng dụng. Khi sự đổi mới trong phát triển ứng dụng mờ nhạt, việc định giá các blockchain công khai rất khó để nâng cao.

AI, là một danh mục thương mại tương đối mới trong chu kỳ này, vẫn có tiềm năng mang lại sự chú ý gia tăng đáng kể cho các dự án lĩnh vực AI tiền điện tử, nhờ tốc độ phát triển bùng nổ và các chủ đề nóng liên tục trong thế giới thương mại bên ngoài.

Trong báo cáo IO.NET do tác giả phát hành vào tháng Tư, sự cần thiết của việc kết hợp AI với Crypto đã được vạch ra. Những lợi thế của các giải pháp kinh tế tiền điện tử về mặt quyết định, huy động và phân bổ nguồn lực, và sự không tin cậy có thể giải quyết ba thách thức của AI: tính ngẫu nhiên, cường độ tài nguyên và khó phân biệt giữa con người và máy móc.

Trong lĩnh vực AI của nền kinh tế tiền điện tử, tác giả cố gắng thảo luận và suy luận một số vấn đề quan trọng thông qua một bài viết khác, bao gồm:

• Những câu chuyện mới nổi hoặc có khả năng bùng nổ trong lĩnh vực AI tiền điện tử
• Con đường xúc tác và logic đằng sau những câu chuyện này
• Các mục tiêu dự án có liên quan liên quan đến các câu chuyện này
• Rủi ro và sự không chắc chắn trong suy luận tường thuật

Bài viết này phản ánh suy nghĩ của tác giả kể từ ngày xuất bản, có thể thay đổi trong tương lai. Các quan điểm mang tính chủ quan cao và có thể chứa các lỗi trong thực tế, dữ liệu và logic lý luận. Xin đừng coi đây là lời khuyên đầu tư. Những lời chỉ trích và thảo luận từ các đồng nghiệp được hoan nghênh.

Hãy bắt tay vào công việc.

Làn sóng tường thuật tiếp theo trong đường đua AI tiền điện tử

Trước khi chính thức giới thiệu làn sóng tường thuật tiếp theo trong đường đua AI tiền điện tử, trước tiên chúng ta hãy xem xét các câu chuyện chính của AI tiền điện tử hiện tại. Từ góc độ giá trị thị trường, những người có hơn 1 tỷ đô la Mỹ là:

• Sức mạnh tính toán: Render (RNDR, với giá trị thị trường lưu hành là 3,85 tỷ), Akash (1,2 tỷ giá trị thị trường lưu hành) IO.NET (vòng định giá tài chính chính mới nhất là 1 tỷ)
• Mạng thuật toán: Bittensor (TAO, 2.97 tỷ giá trị thị trường lưu hành)
• Đại lý AI: Fetchai (FET, 2,1 tỷ vốn hóa thị trường trước khi sáp nhập)

*Thời gian dữ liệu: 2024.5.24, đơn vị tiền tệ là đô la Mỹ.

Ngoài các lĩnh vực nói trên, đâu sẽ là lĩnh vực AI tiếp theo với giá trị thị trường dự án duy nhất vượt quá 1 tỷ USD?

Tác giả tin rằng nó có thể được suy đoán từ hai quan điểm: câu chuyện về "phía cung công nghiệp" và câu chuyện về "thời điểm GPT".

Quan điểm đầu tiên về câu chuyện AI: Cơ hội trong lĩnh vực năng lượng và dữ liệu đằng sau AI từ phía cung cấp công nghiệp

Từ phía cung cấp công nghiệp, có bốn động lực để phát triển AI:

• Thuật toán: Các thuật toán chất lượng cao có thể thực hiện các nhiệm vụ đào tạo và suy luận hiệu quả hơn.
• Sức mạnh tính toán: Cả đào tạo và suy luận mô hình đều yêu cầu sức mạnh tính toán được cung cấp bởi phần cứng GPU. Đây là nút thắt cổ chai chính hiện nay trong ngành, vì tình trạng thiếu chip đã dẫn đến giá chip từ trung bình đến cao cấp.
• Năng lượng: Các trung tâm dữ liệu AI tiêu thụ năng lượng đáng kể. Bên cạnh lượng điện cần thiết để cung cấp năng lượng cho GPU, hệ thống làm mát cho các trung tâm dữ liệu lớn có thể chiếm khoảng 40% tổng mức tiêu thụ năng lượng.
• Dữ liệu: Cải thiện hiệu suất mô hình lớn đòi hỏi phải mở rộng các tham số đào tạo, có nghĩa là nhu cầu lớn về dữ liệu chất lượng cao.

Trong số bốn động lực này, có những dự án tiền điện tử với giá trị thị trường lưu hành vượt quá 1 tỷ đô la trong lĩnh vực thuật toán và sức mạnh tính toán. Tuy nhiên, các dự án có giá trị thị trường tương tự vẫn chưa xuất hiện trong lĩnh vực năng lượng và dữ liệu.

Trên thực tế, sự thiếu hụt nguồn cung năng lượng và dữ liệu có thể sớm xuất hiện khi các điểm nóng công nghiệp mới, có khả năng thúc đẩy sự gia tăng các dự án tiền điện tử liên quan. Hãy bắt đầu với năng lượng.

Ngày 29/2/2024, Elon Musk đã đề cập tại hội nghị Bosch ConnectedWorld 2024: "Tôi đã dự đoán tình trạng thiếu chip hơn một năm trước. Sự thiếu hụt tiếp theo sẽ là điện. Tôi nghĩ rằng sẽ không có đủ năng lượng để chạy tất cả các chip vào năm tới".

Nhìn vào dữ liệu cụ thể, Báo cáo Chỉ số AI được công bố hàng năm bởi Viện Trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm Stanford, do Fei-Fei Li dẫn đầu, đã đánh giá trong báo cáo năm 2022 về ngành AI năm 2021 rằng mức tiêu thụ năng lượng của AI chỉ bằng 0,9% nhu cầu điện toàn cầu, gây áp lực hạn chế đối với năng lượng và môi trường. Năm 2023, Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA) tổng kết rằng trong năm 2022, các trung tâm dữ liệu toàn cầu đã tiêu thụ khoảng 460 terawatt giờ (TWh) điện, chiếm 2% nhu cầu điện toàn cầu. Họ dự đoán rằng vào năm 2026, mức tiêu thụ năng lượng của trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ ít nhất là 620 TWh và có thể đạt tới 1050 TWh.

Tuy nhiên, ước tính của IEA vẫn còn thận trọng, vì nhiều dự án AI sắp ra mắt, với nhu cầu năng lượng vượt xa dự báo năm 2023.

Ví dụ, Microsoft và OpenAI đang lên kế hoạch cho dự án Stargate. Dự án này, dự kiến bắt đầu vào năm 2028 và hoàn thành vào khoảng năm 2030, nhằm mục đích xây dựng một siêu máy tính với hàng triệu chip AI chuyên dụng, cung cấp sức mạnh tính toán chưa từng có cho OpenAI, đặc biệt là cho nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo và các mô hình ngôn ngữ lớn. Dự án dự kiến sẽ tiêu tốn hơn 100 tỷ USD, gấp 100 lần chi phí hiện tại của các trung tâm dữ liệu lớn.

Chỉ riêng mức tiêu thụ năng lượng của dự án Stargate được ước tính là 50 terawatt giờ.

Do đó, người sáng lập OpenAI Sam Altman đã tuyên bố tại Diễn đàn Davos vào tháng Giêng năm nay: "Trí tuệ nhân tạo trong tương lai cần một bước đột phá về năng lượng vì AI sẽ tiêu thụ nhiều điện hơn mọi người mong đợi."

Sau sức mạnh tính toán và năng lượng, lĩnh vực thiếu hụt tiếp theo trong ngành công nghiệp AI đang phát triển nhanh chóng có thể là dữ liệu.

Hay đúng hơn, sự thiếu hụt dữ liệu chất lượng cao theo yêu cầu của AI đã trở thành hiện thực.

Từ sự phát triển của GPT, con người về cơ bản đã nắm bắt được mô hình tăng trưởng của các khả năng mô hình ngôn ngữ lớn - bằng cách mở rộng các tham số mô hình và dữ liệu đào tạo, khả năng của mô hình có thể được cải thiện theo cấp số nhân - và quá trình này hiện không cho thấy tắc nghẽn kỹ thuật ngắn hạn.

Tuy nhiên, vấn đề là dữ liệu chất lượng cao và có sẵn công khai có thể ngày càng trở nên khan hiếm trong tương lai. Các sản phẩm AI có thể phải đối mặt với xung đột cung và cầu đối với dữ liệu tương tự như dữ liệu cho chip và năng lượng.

Đầu tiên là sự gia tăng tranh chấp về quyền sở hữu dữ liệu.

Vào ngày 27/12/2023, The New York Times đã đệ đơn kiện OpenAI và Microsoft lên Tòa án quận của Mỹ, cáo buộc họ sử dụng hàng triệu bài báo của mình mà không được phép để đào tạo mô hình GPT. Vụ kiện đòi bồi thường thiệt hại hàng tỷ đô la theo luật định và thực tế cho việc "sao chép và sử dụng bất hợp pháp các tác phẩm có giá trị độc đáo" và kêu gọi tiêu hủy tất cả các mô hình và dữ liệu đào tạo có chứa tài liệu có bản quyền của The New York Times.

Vào cuối tháng 3, The New York Times đã đưa ra một tuyên bố mới nhắm vào không chỉ OpenAI mà còn cả Google và Meta. Tuyên bố tuyên bố rằng OpenAI đã sao chép một số lượng lớn video YouTube thành văn bản bằng công cụ nhận dạng giọng nói có tên Whisper, sau đó sử dụng văn bản để đào tạo GPT-4. Thời báo New York khẳng định rằng việc các công ty lớn sử dụng các phương pháp lén lút để đào tạo các mô hình AI đã trở nên phổ biến, chỉ ra rằng Google cũng đã chuyển đổi nội dung video YouTube thành văn bản để đào tạo các mô hình lớn của riêng mình, về cơ bản vi phạm quyền của người tạo nội dung video.

Vụ kiện giữa The New York Times và OpenAI, được dán nhãn là "vụ kiện bản quyền AI đầu tiên", rất phức tạp và có ý nghĩa sâu rộng đối với tương lai của nội dung và ngành công nghiệp AI. Với sự phức tạp của vụ án và tác động tiềm tàng của nó, một giải pháp nhanh chóng là không thể. Một kết quả có thể xảy ra là một thỏa thuận ngoài tòa án, với các công ty giàu có như Microsoft và OpenAI trả tiền bồi thường đáng kể. Tuy nhiên, tranh chấp bản quyền dữ liệu trong tương lai chắc chắn sẽ làm tăng tổng chi phí của dữ liệu chất lượng cao.

Ngoài ra, với tư cách là công cụ tìm kiếm lớn nhất thế giới, Google đã tiết lộ rằng họ đang xem xét tính phí cho chức năng tìm kiếm của mình. Các cáo buộc sẽ không nhắm vào công chúng mà là các công ty AI.

Nguồn: Reuters

Máy chủ công cụ tìm kiếm của Google lưu trữ một lượng lớn nội dung. Thậm chí có thể nói, Google lưu trữ tất cả nội dung đã xuất hiện trên tất cả các trang Internet kể từ thế kỷ 21. Các sản phẩm tìm kiếm dựa trên AI hiện tại, chẳng hạn như các sản phẩm ở nước ngoài như perplexity và các sản phẩm trong nước như Kimi và Secret Tower, tất cả đều xử lý dữ liệu được tìm kiếm thông qua AI và sau đó xuất ra cho người dùng. Chi phí của các công cụ tìm kiếm cho AI chắc chắn sẽ làm tăng chi phí thu thập dữ liệu.

Trên thực tế, ngoài dữ liệu công khai, những gã khổng lồ AI cũng đang để mắt đến dữ liệu nội bộ không công khai.

Photobucket là một trang web lưu trữ hình ảnh và video được thành lập có 70 triệu người dùng và gần một nửa thị trường ảnh trực tuyến của Hoa Kỳ vào đầu những năm 2000. Với sự gia tăng của phương tiện truyền thông xã hội, số lượng người dùng Photobucket đã giảm đáng kể. Hiện tại, chỉ còn 2 triệu người dùng hoạt động (họ phải trả một khoản phí cao là 399 đô la Mỹ mỗi năm). Theo thỏa thuận và chính sách bảo mật được ký bởi người dùng khi họ đăng ký, chúng đã không được sử dụng trong hơn một năm. Tài khoản sẽ được tái chế và quyền sử dụng dữ liệu hình ảnh và video do người dùng tải lên của Photobucket cũng được hỗ trợ. Giám đốc điều hành Photobucket Ted Leonard tiết lộ rằng 1,3 tỷ dữ liệu ảnh và video mà họ sở hữu là cực kỳ có giá trị để đào tạo các mô hình AI tạo ra. Ông đang đàm phán với nhiều công ty công nghệ để bán dữ liệu, với các đề nghị từ 5 xu đến 1 đô la cho mỗi bức ảnh và hơn 1 đô la cho mỗi video, ước tính rằng dữ liệu mà Photobucket có thể cung cấp trị giá hơn 1 tỷ đô la.

EPOCH, một nhóm nghiên cứu tập trung vào xu hướng phát triển của trí tuệ nhân tạo, đã từng công bố một báo cáo về dữ liệu cần thiết cho học máy dựa trên việc sử dụng dữ liệu và tạo ra dữ liệu mới bằng học máy vào năm 2022 và xem xét sự phát triển của tài nguyên điện toán. Nó đã từng xuất bản một báo cáo về trạng thái dữ liệu cần thiết cho học máy có tiêu đề "Chúng ta sẽ hết dữ liệu? Một phân tích về giới hạn của việc mở rộng bộ dữ liệu trong Machine Learning ". Báo cáo kết luận rằng dữ liệu văn bản chất lượng cao sẽ cạn kiệt trong khoảng thời gian từ tháng 2/2023 đến năm 2026 và dữ liệu hình ảnh sẽ cạn kiệt từ năm 2030 đến năm 2060. Nếu hiệu quả sử dụng dữ liệu không thể được cải thiện đáng kể hoặc các nguồn dữ liệu mới xuất hiện, xu hướng hiện tại của các mô hình học máy lớn dựa trên các tập dữ liệu lớn có thể chậm lại.

Đánh giá từ tình hình hiện tại khi những gã khổng lồ AI đang mua dữ liệu với giá cao, dữ liệu văn bản chất lượng cao miễn phí đã cạn kiệt. Dự đoán của EPOCH cách đây 2 năm là tương đối chính xác.

Đồng thời, các giải pháp cho nhu cầu "thiếu hụt dữ liệu AI" cũng đang nổi lên, cụ thể là: dịch vụ cung cấp dữ liệu AI.

Defined.ai là một công ty cung cấp dữ liệu tùy chỉnh, thực tế và chất lượng cao cho các công ty AI.

Ví dụ về các kiểu dữ liệu mà Defined.ai có thể cung cấp: https://www.defined.ai/datasets

Mô hình kinh doanh của nó là: Các công ty AI cung cấp cho Defined.ai nhu cầu dữ liệu của riêng họ. Ví dụ, về chất lượng hình ảnh, độ phân giải phải càng cao càng tốt để tránh bị mờ, phơi sáng quá mức và nội dung phải chân thực. Về nội dung, các công ty AI có thể tùy chỉnh các chủ đề cụ thể dựa trên các nhiệm vụ đào tạo của riêng họ, chẳng hạn như ảnh đêm, nón đêm, bãi đậu xe và biển báo, để cải thiện tỷ lệ nhận dạng AI trong cảnh đêm. Công chúng có thể thực hiện nhiệm vụ chụp ảnh. Sau đó, công ty sẽ xem xét chúng và tải chúng lên. Các bộ phận đáp ứng yêu cầu sẽ được giải quyết dựa trên số lượng ảnh. Giá khoảng US $ 1-2 cho một hình ảnh chất lượng cao, US $ 5-7 cho một bộ phim ngắn hơn mười giây. Một video chất lượng cao dài hơn 10 phút có giá 100-300 đô la Mỹ và một văn bản là 1 đô la Mỹ cho mỗi nghìn từ. Người nhận nhiệm vụ thầu phụ có thể nhận được khoảng 20% phí. Cung cấp dữ liệu có thể trở thành một doanh nghiệp crowdsourcing khác sau khi "dán nhãn dữ liệu".

Phân phối nguồn lực cộng đồng nhiệm vụ toàn cầu, khuyến khích kinh tế, định giá / lưu hành tài sản dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư được mở cho tất cả mọi người, điều này nghe có vẻ đặc biệt phù hợp với mô hình kinh doanh Web3.

Mục tiêu tường thuật AI từ phía cung cấp công nghiệp

Sự chú ý do tình trạng thiếu chip mang lại đã tràn ngập ngành công nghiệp tiền điện tử, khiến sức mạnh tính toán phân tán trở thành đường đua AI vốn hóa thị trường nóng nhất và cao nhất cho đến nay.

Vì vậy, nếu xung đột cung và cầu trong lĩnh vực năng lượng và dữ liệu của ngành công nghiệp AI bùng nổ trong 1-2 năm tới, những dự án liên quan đến tường thuật nào hiện đang có mặt trong ngành công nghiệp tiền điện tử?

Mục tiêu liên quan đến năng lượng

Các dự án liên quan đến năng lượng đã được niêm yết trên các sàn giao dịch tập trung lớn (CEX) là rất hiếm, với Power Ledger (mã thông báo: POWR) là ví dụ đáng chú ý duy nhất.

Power Ledger, được thành lập vào năm 2017, là một nền tảng năng lượng toàn diện dựa trên blockchain nhằm mục đích phân cấp giao dịch năng lượng. Nó thúc đẩy các giao dịch điện trực tiếp giữa các cá nhân và cộng đồng, hỗ trợ ứng dụng rộng rãi năng lượng tái tạo và đảm bảo tính minh bạch và hiệu quả thông qua các hợp đồng thông minh. Ban đầu, Power Ledger hoạt động trên một chuỗi tập đoàn có nguồn gốc từ Ethereum. Trong nửa cuối năm 2023, Power Ledger đã cập nhật sách trắng và ra mắt chuỗi công khai toàn diện của riêng mình, dựa trên khung kỹ thuật của Solana để xử lý các giao dịch vi mô tần số cao trong thị trường năng lượng phân tán. Hiện tại, các hoạt động kinh doanh chính của Power Ledger bao gồm:

• Kinh doanh năng lượng: Cho phép người dùng mua bán điện trực tiếp, đặc biệt là từ các nguồn tái tạo.
• Kinh doanh sản phẩm môi trường: Tạo điều kiện thuận lợi cho việc kinh doanh tín chỉ carbon và chứng chỉ năng lượng tái tạo, cũng như tài trợ dựa trên các sản phẩm môi trường.
• Hoạt động chuỗi công khai: Thu hút các nhà phát triển ứng dụng xây dựng trên blockchain Power Ledger, với phí giao dịch được trả bằng mã thông báo POWR.

Tính đến thời điểm hiện tại, vốn hóa thị trường lưu hành của Power Ledger là 170 triệu đô la, với vốn hóa thị trường pha loãng hoàn toàn là 320 triệu đô la.

Mục tiêu liên quan đến dữ liệu

So với các mục tiêu tiền điện tử liên quan đến năng lượng, theo dõi dữ liệu có nhiều mục tiêu tiền điện tử phong phú hơn. Dưới đây là các dự án theo dõi dữ liệu mà tôi hiện đang theo dõi, tất cả đều được liệt kê trên ít nhất một trong những CEX chính như Binance, OKX hoặc Coinbase, được sắp xếp theo thứ tự tăng dần của định giá pha loãng hoàn toàn (FDV) của chúng:

1. Streamr – DỮ LIỆU

Đề xuất giá trị: Streamr nhằm mục đích xây dựng một mạng dữ liệu thời gian thực phi tập trung cho phép người dùng tự do giao dịch và chia sẻ dữ liệu trong khi vẫn giữ toàn quyền kiểm soát dữ liệu của họ. Thông qua thị trường dữ liệu của mình, Streamr tìm cách cho phép các nhà sản xuất dữ liệu trực tiếp bán các luồng dữ liệu cho người tiêu dùng quan tâm mà không cần trung gian, từ đó giảm chi phí và tăng hiệu quả.

Nguồn: https://streamr.network/hub/projects

Trong một trường hợp hợp tác thực tế, Streamr đã hợp tác với một dự án phần cứng trên bo mạch Web3 khác, DIMO. Thông qua các cảm biến phần cứng DIMO được cài đặt trong xe, chúng thu thập dữ liệu như nhiệt độ, áp suất không khí và các số liệu khác, tạo thành các luồng dữ liệu thời tiết được truyền đến các tổ chức có nhu cầu.

So với các dự án dữ liệu khác, Streamr tập trung nhiều hơn vào IoT và dữ liệu cảm biến phần cứng. Bên cạnh dữ liệu xe DIMO nói trên, các dự án khác bao gồm các luồng dữ liệu giao thông thời gian thực ở Helsinki. Do sự tập trung này, mã thông báo dự án của Streamr, DATA, đã tăng vọt, tăng gấp đôi giá trị trong một ngày vào tháng 12 năm ngoái khi khái niệm DePIN đang ở đỉnh cao.

Hiện tại, vốn hóa thị trường lưu hành của Streamr là 44 triệu đô la, với vốn hóa thị trường pha loãng hoàn toàn là 58 triệu đô la.

1. Cộng hóa trị – CQT

Không giống như các dự án dữ liệu khác, Covalent cung cấp dữ liệu blockchain. Mạng Covalent đọc dữ liệu từ các nút blockchain thông qua RPC, xử lý và tổ chức dữ liệu này, tạo ra một cơ sở dữ liệu truy vấn hiệu quả. Điều này cho phép người dùng của Covalent nhanh chóng truy xuất thông tin họ cần mà không cần thực hiện các truy vấn phức tạp trực tiếp từ các nút blockchain. Dịch vụ này được gọi là "lập chỉ mục dữ liệu blockchain".

Khách hàng của Covalent chủ yếu là B2B, bao gồm các dự án Dapp như các ứng dụng DeFi khác nhau, cũng như nhiều công ty tiền điện tử tập trung như ConsenSys (công ty mẹ của MetaMask), CoinGecko (một trang web theo dõi tài sản tiền điện tử nổi tiếng), Rotki (một công cụ thuế) và Rainbow (ví tiền điện tử). Ngoài ra, những gã khổng lồ tài chính truyền thống như Fidelity và công ty kế toán Big Four EY cũng là khách hàng của Covalent. Theo tiết lộ chính thức của Covalent, doanh thu của dự án từ các dịch vụ dữ liệu đã vượt qua dự án hàng đầu trong cùng lĩnh vực, The Graph.

Ngành công nghiệp Web3, do tính đầy đủ, cởi mở, tính xác thực và tính chất thời gian thực của dữ liệu trên chuỗi, đã sẵn sàng trở thành một nguồn dữ liệu chất lượng cao có giá trị cho các kịch bản AI cụ thể và "mô hình AI nhỏ". Là một nhà cung cấp dữ liệu, Covalent đã bắt đầu cung cấp dữ liệu cho các kịch bản AI khác nhau và đã đưa ra dữ liệu có cấu trúc có thể xác minh dành riêng cho AI.

Nguồn: https://www.covalenthq.com/solutions/decentralized-ai/

Ví dụ: nó cung cấp dữ liệu cho SmartWhales, một nền tảng giao dịch thông minh trên chuỗi và sử dụng AI để xác định các mô hình và địa chỉ giao dịch có lợi nhuận; Entendre Finance sử dụng dữ liệu có cấu trúc của Covalent và xử lý AI để có thông tin chi tiết theo thời gian thực, phát hiện bất thường và phân tích dự đoán.

Hiện tại, các kịch bản chính cho các dịch vụ dữ liệu trên chuỗi do Covalent cung cấp vẫn là tài chính. Tuy nhiên, với việc khái quát hóa các sản phẩm và loại dữ liệu Web3, các kịch bản sử dụng dữ liệu trên chuỗi cũng sẽ được mở rộng hơn nữa.

Giá trị thị trường pha loãng hiện tại của dự án Covalent là 150 triệu đô la và toàn bộ giá trị thị trường pha loãng là 235 triệu đô la. So với The Graph, một dự án chỉ số dữ liệu blockchain trong cùng một đường đua, nó có lợi thế định giá tương đối rõ ràng.

1. Hivemapper – Mật ong

Trong số tất cả các tài liệu dữ liệu, dữ liệu video thường có đơn giá cao nhất. Hivemapper có thể cung cấp dữ liệu bao gồm thông tin video và bản đồ cho các công ty AI. Bản thân Hivemapper là một dự án lập bản đồ toàn cầu phi tập trung nhằm tạo ra một hệ thống lập bản đồ chi tiết, năng động và dễ tiếp cận thông qua công nghệ blockchain và đóng góp của cộng đồng. Người tham gia có thể thu thập dữ liệu bản đồ thông qua camera hành trình và thêm nó vào mạng dữ liệu Hivemapper mã nguồn mở và nhận phần thưởng dựa trên những đóng góp của họ trong mã thông báo dự án HONEY. Để cải thiện hiệu ứng mạng và giảm chi phí tương tác, Hivemapper được xây dựng trên Solana.

Hivemapper, được thành lập vào năm 2015, ban đầu nhằm mục đích tạo bản đồ bằng máy bay không người lái. Tuy nhiên, họ sớm nhận ra rằng mô hình này rất khó mở rộng quy mô, thúc đẩy sự chuyển đổi sang sử dụng camera hành trình và điện thoại thông minh để thu thập dữ liệu địa lý, giảm đáng kể chi phí sản xuất bản đồ toàn cầu.

So với chế độ xem phố và phần mềm bản đồ như Google Maps, Hivemapper sử dụng mô hình mạng và nguồn lực cộng đồng được khuyến khích để mở rộng phạm vi phủ sóng bản đồ hiệu quả hơn, duy trì sự mới mẻ của bản đồ trong thế giới thực và cải thiện chất lượng video.

Trước khi nhu cầu dữ liệu do AI thúc đẩy tăng vọt, khách hàng chính của Hivemapper bao gồm các bộ phận lái xe tự động của ngành công nghiệp ô tô, các công ty dịch vụ điều hướng, chính phủ, công ty bảo hiểm và các công ty bất động sản. Ngày nay, Hivemapper có thể cung cấp dữ liệu đường xá và môi trường rộng lớn cho AI và các mô hình lớn thông qua API. Bằng cách liên tục cập nhật các luồng hình ảnh và dữ liệu tính năng đường, các mô hình AI và ML có thể dịch dữ liệu này tốt hơn thành các khả năng được cải thiện, thực hiện các tác vụ liên quan đến vị trí địa lý và phán đoán trực quan.

Nguồn dữ liệu: https://hivemapper.com/blog/diversify-ai-computer-vision-models-with-global-road-imagery-map-data/

Hiện tại, dự án Mật ong của Hivemapper có vốn hóa thị trường pha loãng là 120 triệu đô la và vốn hóa thị trường pha loãng hoàn toàn (FDV) là 496 triệu đô la.

Ngoài ba dự án nêu trên, vùng dữ liệu còn bao gồm:

Biểu đồ - GRT: Với vốn hóa thị trường pha loãng là 3,2 tỷ đô la và FDV là 3,7 tỷ đô la, The Graph cung cấp các dịch vụ lập chỉ mục dữ liệu blockchain tương tự như Covalent.

Ocean Protocol – OCEAN: Với vốn hóa thị trường lưu hành là 670 triệu đô la và FDV là 1,45 tỷ đô la, Ocean Protocol là một giao thức nguồn mở nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho việc trao đổi và kiếm tiền từ dữ liệu và các dịch vụ liên quan đến dữ liệu. Nó kết nối người tiêu dùng dữ liệu với các nhà cung cấp dữ liệu để chia sẻ dữ liệu trong khi vẫn đảm bảo sự tin cậy, minh bạch và khả năng truy xuất nguồn gốc. Dự án này được thiết lập để hợp nhất với Fetch.ai và SingularityNET, với mã thông báo của nó được chuyển đổi thành ASI.

Quan điểm thứ hai về câu chuyện AI: Sự xuất hiện của AGI, gợi nhớ đến Khoảnh khắc GPT

Theo quan điểm của tác giả, năm đầu tiên của "đường đua AI" trong ngành công nghiệp tiền điện tử là năm 2023 đáng chú ý, được đánh dấu bằng sự ra đời của GPT và sự gia tăng các dự án AI tiền điện tử là hiệu ứng gợn sóng từ sự phát triển bùng nổ của ngành công nghiệp AI.

Mặc dù các khả năng như GPT4 và Turbo tiếp tục phát triển sau GPT3.5 và Sora đã thể hiện khả năng tạo video đáng kinh ngạc, cùng với sự phát triển nhanh chóng trong các mô hình ngôn ngữ lớn bên ngoài OpenAI, không thể phủ nhận rằng tác động nhận thức của những tiến bộ công nghệ AI đối với công chúng đang giảm dần. Mọi người đang dần bắt đầu sử dụng các công cụ AI và sự dịch chuyển công việc quy mô lớn dường như vẫn chưa xảy ra.

Vì vậy, liệu lĩnh vực AI có chứng kiến một "khoảnh khắc GPT" khác trong tương lai, nơi một bước nhảy vọt trong phát triển AI khiến công chúng kinh ngạc, khiến mọi người nhận ra rằng cuộc sống và công việc của họ sẽ thay đổi? Thời điểm này có thể là sự ra đời của Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI).

AGI đề cập đến máy móc có khả năng nhận thức toàn diện tương tự như con người, có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp khác nhau ngoài các nhiệm vụ cụ thể. Các hệ thống AGI sở hữu tư duy trừu tượng cấp cao, kiến thức nền tảng sâu rộng, lý luận thông thường liên miền, hiểu biết nhân quả và khả năng học tập chuyển giao liên ngành. Xét về khả năng toàn diện, hiệu suất của AGI ngang ngửa với những con người giỏi nhất, và thậm chí còn vượt qua khả năng tập thể của các nhóm người xuất sắc nhất.

Trên thực tế, cho dù được mô tả trong khoa học viễn tưởng, trò chơi hay phim ảnh, hoặc được thúc đẩy bởi kỳ vọng của công chúng sau sự gia tăng nhanh chóng của GPT, xã hội từ lâu đã dự đoán sự xuất hiện của AGI vượt qua mức độ nhận thức của con người. Có thể nói, bản thân GPT là tiền thân của AGI, một lời tiên tri về trí tuệ nhân tạo nói chung.

Lý do tại sao GPT có năng lượng công nghiệp và tác động tâm lý to lớn như vậy là tốc độ và hiệu suất thực hiện của nó vượt quá mong đợi của công chúng: mọi người không ngờ rằng một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng vượt qua Thử nghiệm Turing sẽ thực sự đến và đến nhanh như vậy.

Trên thực tế, Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI) có thể lặp lại sự đột ngột của "thời điểm GPT" trong vòng 1-2 năm: mọi người vừa thích nghi với sự hỗ trợ của GPT, chỉ để khám phá ra rằng AI không chỉ là một trợ lý nữa. Nó thậm chí có thể độc lập hoàn thành các nhiệm vụ sáng tạo và đầy thách thức, bao gồm cả những vấn đề đã gây khó khăn cho các nhà khoa học hàng đầu trong nhiều thập kỷ.

Vào ngày 8/4 năm nay, Musk đã được phỏng vấn bởi Nicolai Tangen, Giám đốc đầu tư của Quỹ đầu tư quốc gia Na Uy, về thời điểm xuất hiện của AGI.

Ông nói: "Nếu chúng ta định nghĩa AGI thông minh hơn những người thông minh nhất, tôi nghĩ điều đó có thể xảy ra vào khoảng năm 2025". Nói cách khác, theo ước tính của ông, sẽ mất nhiều nhất một năm rưỡi nữa để AGI đến. Tất nhiên, ông đã thêm một cảnh báo, rằng "sức mạnh và phần cứng theo kịp".

Lợi ích của sự xuất hiện của AGI là rõ ràng.

Điều đó có nghĩa là năng suất của nhân loại sẽ có một bước nhảy vọt khổng lồ, và nhiều vấn đề nghiên cứu khoa học đã gây khó khăn cho chúng ta trong nhiều thập kỷ sẽ được giải quyết dễ dàng. Nếu chúng ta định nghĩa "những con người thông minh nhất" là những người đoạt giải Nobel, điều đó có nghĩa là miễn là có đủ năng lượng, sức mạnh tính toán và dữ liệu, chúng ta có thể có vô số "người đoạt giải Nobel" không mệt mỏi đi sâu vào các vấn đề khoa học khó khăn nhất suốt ngày đêm.

Trên thực tế, những người đoạt giải Nobel không hiếm như một trong vài trăm triệu; Hầu hết trong số họ ngang bằng với các giáo sư đại học về khả năng và trí thông minh. Tuy nhiên, do xác suất và may mắn trong việc chọn đúng hướng, và kiên trì cho đến khi thu được kết quả, những cá nhân có tầm cỡ tương tự như họ, những đồng nghiệp xuất sắc không kém của họ, cũng có thể đã giành được giải thưởng Nobel trong các vũ trụ nghiên cứu khoa học song song. Đáng tiếc, vẫn chưa đủ người có năng lực của các giáo sư đại học hàng đầu tham gia đột phá khoa học nên tốc độ "khám phá mọi hướng đi đúng đắn trong nghiên cứu khoa học" còn chậm.

Với sự ra đời của AGI, trong điều kiện năng lượng và sức mạnh tính toán được cung cấp đầy đủ, chúng ta có thể có vô số AGI với trình độ của những người đoạt giải Nobel khám phá chuyên sâu theo bất kỳ hướng đột phá khoa học nào có thể. Tốc độ tiến bộ công nghệ sẽ tăng hàng chục lần. Tiến bộ công nghệ sẽ dẫn đến các nguồn lực hiện được coi là đắt đỏ và khan hiếm tăng gấp hàng trăm lần trong 10 đến 20 năm tới, chẳng hạn như sản xuất lương thực, nguyên liệu mới, thuốc mới, giáo dục chất lượng cao, v.v. Chi phí để có được các tài nguyên này cũng sẽ giảm theo cấp số nhân, cho phép chúng tôi hỗ trợ nhiều người hơn với ít tài nguyên hơn và sự giàu có bình quân đầu người sẽ tăng nhanh chóng.

Xu hướng GDP toàn cầu (Nguồn: Ngân hàng Thế giới)

Điều này nghe có vẻ hơi giật gân. Chúng ta hãy xem xét hai ví dụ, đã được tác giả thảo luận trong báo cáo nghiên cứu IO.NET trước đây:

• Năm 2018, người đoạt giải Nobel Hóa học, Frances Arnold, đã tuyên bố tại lễ trao giải: "Ngày nay, chúng ta có thể đọc, viết và chỉnh sửa bất kỳ trình tự DNA nào trong các ứng dụng thực tế, nhưng chúng ta vẫn không thể soạn nó." Chỉ năm năm sau, vào năm 2023, các nhà nghiên cứu từ Salesforce Research, một công ty khởi nghiệp AI từ Đại học Stanford và Thung lũng Silicon, đã xuất bản một bài báo trên tạp chí Nature Biotechnology. Họ đã sử dụng một mô hình ngôn ngữ lớn dựa trên tinh chỉnh GPT-3 để tạo ra một triệu protein mới từ đầu và phát hiện ra hai protein có cấu trúc hoàn toàn khác nhau, cả hai đều có đặc tính kháng khuẩn và có khả năng đóng vai trò là giải pháp kháng vi khuẩn ngoài kháng sinh. Nói cách khác, với sự trợ giúp của AI, nút thắt cổ chai trong "sáng tạo" protein đã được khắc phục.
• Trước đó, thuật toán trí tuệ nhân tạo AlphaFold đã dự đoán cấu trúc của gần như tất cả 214 triệu protein đã biết trên Trái đất trong vòng 18 tháng, kết quả lớn hơn hàng trăm lần so với nỗ lực kết hợp của tất cả các nhà sinh học cấu trúc trước đó.

Cuộc cách mạng đã xảy ra, và sự ra đời của AGI sẽ đẩy nhanh hơn nữa quá trình này. Mặt khác, những thách thức do sự ra đời của AGI cũng rất lớn. AGI sẽ không chỉ thay thế một số lượng lớn nhân viên nhận thức mà còn tác động đến những người lao động thể chất, những người trước đây được coi là "ít bị ảnh hưởng bởi AI". Với sự trưởng thành của công nghệ robot và sự phát triển của các vật liệu mới dẫn đến giảm chi phí sản xuất, tỷ lệ các vị trí lao động được thay thế bằng máy móc và phần mềm sẽ tăng lên nhanh chóng.

Vào thời điểm đó, hai vấn đề dường như xa vời sẽ nhanh chóng xuất hiện:

1. Vấn đề việc làm và thu nhập cho một số lượng lớn người thất nghiệp.
2. Làm thế nào để phân biệt giữa AI và con người trong một thế giới mà AI có mặt khắp nơi.

Worldcoin \ Worldchain đang cố gắng cung cấp các giải pháp bằng cách cung cấp hệ thống Thu nhập cơ bản chung (UBI) để cung cấp thu nhập cơ bản cho công chúng và sử dụng các tính năng sinh trắc học dựa trên mống mắt để phân biệt giữa con người và AI.

Trên thực tế, UBI, nơi cung cấp tiền cho tất cả mọi người, không chỉ là một chiếc bánh trên bầu trời. Các quốc gia như Phần Lan và Anh đã thử nghiệm thu nhập cơ bản phổ quát, và các bên ở Canada, Tây Ban Nha, Ấn Độ và các quốc gia khác đang tích cực đề xuất và thúc đẩy các thí nghiệm liên quan.

Lợi ích của việc sử dụng nhận dạng sinh trắc học + mô hình dựa trên blockchain để phân phối UBI nằm ở bản chất toàn cầu của hệ thống, cung cấp phạm vi bao phủ rộng hơn cho dân số. Ngoài ra, nó có thể tận dụng mạng lưới người dùng được mở rộng thông qua phân phối thu nhập để xây dựng các mô hình kinh doanh khác, chẳng hạn như dịch vụ tài chính (Defi), mạng xã hội, crowdsourcing, v.v., tạo thành sức mạnh tổng hợp trong mạng.

Một trong những tài sản tương ứng với tác động của sự ra đời của AGI là Worldcoin - WLD, với vốn hóa thị trường pha loãng là 1,03 tỷ đô la và vốn hóa thị trường pha loãng hoàn toàn là 47,2 tỷ đô la.

Những rủi ro và sự không chắc chắn của suy luận tường thuật

Không giống như nhiều báo cáo nghiên cứu dự án và theo dõi trước đây do Mint Ventures phát hành, bài viết này có tính chủ quan lớn hơn trong việc suy luận và dự đoán tường thuật. Người đọc nên xem nội dung của bài viết này như một cuộc thảo luận khác nhau hơn là một lời tiên tri về tương lai. Phép ngoại suy tự sự do tác giả trình bày gặp nhiều bất trắc, dẫn đến lỗi suy đoán. Những rủi ro hoặc yếu tố ảnh hưởng này bao gồm nhưng không giới hạn ở:

• Khía cạnh năng lượng: Cập nhật GPU khiến mức tiêu thụ năng lượng giảm nhanh chóng

Bất chấp sự gia tăng mạnh về nhu cầu năng lượng xung quanh AI, các nhà sản xuất chip như Nvidia đang cung cấp sức mạnh tính toán cao hơn với mức tiêu thụ điện năng thấp hơn thông qua việc nâng cấp phần cứng liên tục. Ví dụ, vào tháng 3 năm nay, Nvidia đã phát hành một thế hệ card máy tính AI GB200 mới, tích hợp hai GPU B200 và một CPU Grace. Hiệu suất đào tạo của nó gấp bốn lần so với GPU AI H100 chính của thế hệ trước và hiệu suất suy luận gấp bảy lần so với H100, trong khi mức tiêu thụ năng lượng cần thiết chỉ bằng một phần tư H100. Tuy nhiên, bất chấp điều này, mong muốn về sức mạnh từ AI còn lâu mới được thỏa mãn. Với việc giảm tiêu thụ năng lượng đơn vị, tổng mức tiêu thụ năng lượng thực sự có thể tăng lên khi các ứng dụng và nhu cầu AI tiếp tục mở rộng.

• Khía cạnh dữ liệu: Dự án Q* hiện thực hóa "dữ liệu tự tạo"

Từ lâu đã có một tin đồn trong OpenAI về dự án "Q", đã được đề cập trong truyền thông nội bộ cho nhân viên OpenAI. Theo Reuters dẫn lời những người trong cuộc tại OpenAI, đây có thể là một bước đột phá trong việc theo đuổi siêu trí tuệ / trí tuệ nhân tạo nói chung (AGI) của OpenAI. Q không chỉ có khả năng giải quyết các vấn đề toán học chưa từng thấy trước đây thông qua trừu tượng mà còn có khả năng tạo dữ liệu để đào tạo các mô hình lớn mà không cần cung cấp dữ liệu trong thế giới thực. Nếu tin đồn này là sự thật, nút thắt cổ chai của đào tạo mô hình AI bị hạn chế do thiếu dữ liệu chất lượng cao sẽ bị phá vỡ.

• Sự xuất hiện của AGI: Mối quan tâm của OpenAI

Thời điểm xuất hiện của AGI, như Elon Musk gợi ý, thực sự có thể đến vào năm 2025, nhưng đây chỉ là vấn đề thời gian. Tuy nhiên, Worldcoin, như một câu chuyện hưởng lợi trực tiếp về sự xuất hiện của AGI, có thể phải đối mặt với những mối quan tâm lớn nhất từ OpenAI, vì nó được công nhận rộng rãi là "mã thông báo bóng tối của OpenAI".

Vào đầu giờ ngày 14 tháng 5, OpenAI đã giới thiệu GPT-4o mới nhất và 19 phiên bản khác nhau của các mô hình ngôn ngữ lớn trong điểm số nhiệm vụ toàn diện tại sự kiện ra mắt sản phẩm mùa xuân. Chỉ cần nhìn vào bảng, GPT-4o đạt 1310 điểm, dường như cao hơn đáng kể so với các cấp bậc sau này. Tuy nhiên, về tổng số điểm, nó chỉ cao hơn 4,5% so với GPT4 turbo ở vị trí thứ hai, cao hơn 4,9% so với Gemini 1,5 Pro của Google ở vị trí thứ tư và cao hơn 5,1% so với Claude 3 Opus của Anthropic ở vị trí thứ năm.

Kể từ thời điểm chấn động thế giới khi GPT3.5 ra mắt chỉ hơn một năm, các đối thủ cạnh tranh của OpenAI đã bắt kịp một vị trí rất gần (mặc dù GPT5 chưa được phát hành và dự kiến sẽ được ra mắt trong năm nay). Liệu OpenAI có thể duy trì vị trí dẫn đầu ngành trong tương lai hay không dường như đang trở nên mờ nhạt. Nếu lợi thế hàng đầu và vị trí thống trị của OpenAI bị pha loãng hoặc vượt qua, thì giá trị tường thuật của Worldcoin với tư cách là mã thông báo bóng tối của OpenAI cũng sẽ giảm.

Hơn nữa, bên cạnh chương trình xác thực mống mắt của Worldcoin, ngày càng có nhiều đối thủ cạnh tranh cũng tham gia vào thị trường này. Ví dụ, dự án ID quét lòng bàn tay Humanity Protocol vừa công bố hoàn thành một vòng tài trợ mới trị giá 30 triệu đô la với mức định giá 1 tỷ đô la. LayerZero Labs cũng đã công bố hoạt động của mình trên Humanity và tham gia mạng lưới nút xác thực của nó, sử dụng bằng chứng ZK để xác thực thông tin đăng nhập.

Kết thúc

Tóm lại, mặc dù tác giả đã ngoại suy câu chuyện về đường đua AI, nhưng bản nhạc AI khác với các lĩnh vực tiền điện tử gốc như DeFi. Nó giống như một sản phẩm của sự bùng nổ AI vào vòng tròn tiền tệ. Hiện tại, nhiều dự án vẫn chưa thiết lập đầy đủ mô hình kinh doanh của họ và nhiều dự án giống như các meme theo chủ đề AI (chẳng hạn như Rndr tương tự như meme của Nvidia, Worldcoin tương tự như meme của OpenAI). Độc giả nên thận trọng về chúng.

Tuyên bố:

1. Bài viết này ban đầu có tiêu đề "Làn sóng suy luận tường thuật tiếp theo trong lĩnh vực AI tiền điện tử: Chất xúc tác, con đường phát triển và các dự án liên quan" được sao chép từ [mintventures]. Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [Alex Xu]. Nếu bạn có bất kỳ phản đối nào về việc in lại, vui lòng liên hệ với nhóm Gate Learn , nhóm sẽ xử lý trong thời gian sớm nhất.

2. Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ đại diện cho quan điểm cá nhân 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.