Trong năm qua, trọng tâm cạnh tranh trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo chủ yếu tập trung vào quy mô mô hình và khả năng đối thoại giống người. Tuy nhiên, với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, một xu hướng mới đang âm thầm nổi lên, đặc biệt được các nhà phát triển AI thông minh trên chuỗi theo dõi. Xu hướng này tiết lộ một thách thức then chốt trong sự phát triển AI trong tương lai: thu thập dữ liệu thực, kịp thời và chưa bị giả mạo.
Các chuyên gia chỉ ra rằng ngay cả những hệ thống AI tiên tiến nhất, nếu dữ liệu đầu vào là giả mạo, lỗi thời hoặc bị thao túng, thì kết quả đầu ra của chúng vẫn sẽ thiếu giá trị. Quan điểm này nhấn mạnh tác động quan trọng của chất lượng dữ liệu đối với hiệu suất của AI.
Lấy trợ lý AI đầu tư trên chuỗi làm ví dụ, loại trí tuệ nhân tạo này cần nắm bắt chính xác tình trạng tài sản của người dùng, xác minh tình hình thực hiện giao dịch theo thời gian thực, và có khả năng đồng bộ dữ liệu trên nhiều nền tảng blockchain (như Solana, BNB và zkSync). Nếu thiếu xác minh chéo chuỗi hiệu quả, tập hợp dữ liệu và công nghệ nén trên chuỗi, hệ thống AI như vậy sẽ không thể phát huy tiềm năng của nó, chỉ có thể đưa ra quyết định dựa trên thông tin hạn chế.
Trong bối cảnh này, các giải pháp kỹ thuật như Lagrange đã ra đời. Lagrange không chỉ đơn thuần là một công cụ cung cấp dữ liệu, mà nó còn giống như một trợ lý đa chức năng cho AI trên chuỗi, tích hợp quản lý dữ liệu, xác minh và kích hoạt. Cụ thể, Lagrange đóng ba vai trò then chốt:
1. Giám đốc dữ liệu: Chịu trách nhiệm thu thập và sắp xếp dữ liệu chuỗi chéo. 2. Chứng thực viên: Đảm bảo tính xác thực và toàn vẹn của dữ liệu. 3. Người kích hoạt: Kích hoạt hành vi AI tương ứng dựa trên trạng thái dữ liệu.
Thông qua khả năng tổng hợp dữ liệu đa chuỗi theo kiểu SQL, Lagrange cung cấp một "tầm nhìn" rõ ràng cho AI on-chain, giúp nó có thể hiểu toàn diện về động thái của hệ sinh thái blockchain. Khả năng này là rất quan trọng cho việc phát triển các ứng dụng AI on-chain hiệu quả và đáng tin cậy, có thể trở thành yếu tố then chốt thúc đẩy sự phát triển tích hợp giữa blockchain và AI thế hệ tiếp theo.
Với sự sâu sắc của xu hướng này, chúng ta có thể dự đoán rằng, trong tương lai, cuộc cạnh tranh AI không chỉ nằm ở sự tiên tiến của thuật toán, mà còn ở cách xây dựng một hệ sinh thái có thể cung cấp dữ liệu chất lượng cao, thời gian thực và có thể xác minh. Điều này sẽ mở ra những kịch bản ứng dụng mới cho sự kết hợp giữa công nghệ blockchain và trí tuệ nhân tạo, có khả năng cách mạng hóa các lĩnh vực như tài chính phi tập trung, quản lý chuỗi cung ứng và hệ thống tự động.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Trong năm qua, trọng tâm cạnh tranh trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo chủ yếu tập trung vào quy mô mô hình và khả năng đối thoại giống người. Tuy nhiên, với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, một xu hướng mới đang âm thầm nổi lên, đặc biệt được các nhà phát triển AI thông minh trên chuỗi theo dõi. Xu hướng này tiết lộ một thách thức then chốt trong sự phát triển AI trong tương lai: thu thập dữ liệu thực, kịp thời và chưa bị giả mạo.
Các chuyên gia chỉ ra rằng ngay cả những hệ thống AI tiên tiến nhất, nếu dữ liệu đầu vào là giả mạo, lỗi thời hoặc bị thao túng, thì kết quả đầu ra của chúng vẫn sẽ thiếu giá trị. Quan điểm này nhấn mạnh tác động quan trọng của chất lượng dữ liệu đối với hiệu suất của AI.
Lấy trợ lý AI đầu tư trên chuỗi làm ví dụ, loại trí tuệ nhân tạo này cần nắm bắt chính xác tình trạng tài sản của người dùng, xác minh tình hình thực hiện giao dịch theo thời gian thực, và có khả năng đồng bộ dữ liệu trên nhiều nền tảng blockchain (như Solana, BNB và zkSync). Nếu thiếu xác minh chéo chuỗi hiệu quả, tập hợp dữ liệu và công nghệ nén trên chuỗi, hệ thống AI như vậy sẽ không thể phát huy tiềm năng của nó, chỉ có thể đưa ra quyết định dựa trên thông tin hạn chế.
Trong bối cảnh này, các giải pháp kỹ thuật như Lagrange đã ra đời. Lagrange không chỉ đơn thuần là một công cụ cung cấp dữ liệu, mà nó còn giống như một trợ lý đa chức năng cho AI trên chuỗi, tích hợp quản lý dữ liệu, xác minh và kích hoạt. Cụ thể, Lagrange đóng ba vai trò then chốt:
1. Giám đốc dữ liệu: Chịu trách nhiệm thu thập và sắp xếp dữ liệu chuỗi chéo.
2. Chứng thực viên: Đảm bảo tính xác thực và toàn vẹn của dữ liệu.
3. Người kích hoạt: Kích hoạt hành vi AI tương ứng dựa trên trạng thái dữ liệu.
Thông qua khả năng tổng hợp dữ liệu đa chuỗi theo kiểu SQL, Lagrange cung cấp một "tầm nhìn" rõ ràng cho AI on-chain, giúp nó có thể hiểu toàn diện về động thái của hệ sinh thái blockchain. Khả năng này là rất quan trọng cho việc phát triển các ứng dụng AI on-chain hiệu quả và đáng tin cậy, có thể trở thành yếu tố then chốt thúc đẩy sự phát triển tích hợp giữa blockchain và AI thế hệ tiếp theo.
Với sự sâu sắc của xu hướng này, chúng ta có thể dự đoán rằng, trong tương lai, cuộc cạnh tranh AI không chỉ nằm ở sự tiên tiến của thuật toán, mà còn ở cách xây dựng một hệ sinh thái có thể cung cấp dữ liệu chất lượng cao, thời gian thực và có thể xác minh. Điều này sẽ mở ra những kịch bản ứng dụng mới cho sự kết hợp giữa công nghệ blockchain và trí tuệ nhân tạo, có khả năng cách mạng hóa các lĩnh vực như tài chính phi tập trung, quản lý chuỗi cung ứng và hệ thống tự động.