Sự kết hợp giữa Crypto và AI: Từ khả năng tính toán đến nền kinh tế thông minh
Trong bối cảnh làn sóng trí tuệ nhân tạo đang quét qua toàn cầu, lĩnh vực tiền điện tử cũng đang khám phá khả năng kết hợp với AI. Sự kết hợp này ban đầu tập trung vào việc tích hợp nguồn lực khả năng tính toán phi tập trung, nhằm điều phối các nguồn GPU và CPU nhàn rỗi trên toàn cầu thông qua công nghệ blockchain, thực hiện sự phù hợp giữa cung và cầu, giảm chi phí, và cung cấp cơ chế thưởng công bằng và minh bạch cho những người đóng góp.
Tính toán phi tập trung: Khám phá sự kết hợp giữa AI và blockchain
Khám phá ban đầu chủ yếu tập trung vào nhu cầu thị trường dài, nhấn mạnh tính linh hoạt và ngưỡng thấp. Một số dự án như IO.net tổng hợp tài nguyên GPU phân tán, giảm ngưỡng cho suy luận nhẹ và tinh chỉnh mô hình. Gensyn khuyến khích người dùng cá nhân tham gia đào tạo thông qua hợp đồng thông minh, kích hoạt GPU không sử dụng.
Bittensor đã giới thiệu cấu trúc subnet sáng tạo, biến các mô-đun dịch vụ AI thành dạng mô-đun. Người dùng có thể tham gia vào hệ sinh thái và kiếm lợi nhuận bằng nhiều cách khác nhau, tạo ra một mô hình kinh tế độc đáo. Tuy nhiên, những nỗ lực ở giai đoạn này cũng đã bộc lộ ra những hạn chế, như thị trường khả năng tính toán thuần túy rơi vào cuộc chiến giá cả, hiệu suất không đủ và các vấn đề khác.
Sự nổi lên của AI Agent: Hướng tới lớp ứng dụng
Khi thị trường khả năng tính toán phi tập trung trở nên ổn định, sự kết hợp giữa Crypto và AI bắt đầu phát triển về phía ứng dụng. Sự xuất hiện của AI Agent trên chuỗi trở thành dấu hiệu của sự chuyển mình này. Trong giai đoạn đầu, các token AI thường thu hút sự chú ý bằng hình ảnh giải trí. Sau đó, AI bắt đầu thực hiện các nhiệm vụ đơn giản trên các nền tảng xã hội, dần dần phát triển về các tình huống ứng dụng chuyên nghiệp hơn.
Đột phá thực sự đến từ sự xuất hiện của khung Agent và giao thức thực hiện. Các khung mô-đun như Eliza, GAME, Rig hỗ trợ mô hình hóa nhân cách, sắp xếp nhiệm vụ và hợp tác đa tác nhân, thúc đẩy AI trên chuỗi từ ứng dụng điểm đơn đến hoạt động hệ thống.
Một số dự án như Virtuals Protocol và Eliza đang xây dựng hệ thống kinh tế gốc AI. Virtuals Protocol đã thực hiện sự tương tác, hợp tác và giao dịch tự chủ giữa các tác nhân thông qua Giao thức Thương mại Tác nhân (ACP). Eliza thì đã tái cấu trúc hệ thống plugin thông qua ElizaOS V2, ra mắt nền tảng AUTOFUN nhằm giảm bớt rào cản tạo ra Token AI.
Chuẩn hóa và hợp tác: Sự trỗi dậy của MCP
Khi thị trường hạ nhiệt, lĩnh vực AI Agent đang trải qua sự tái cấu trúc sâu sắc. Trong bối cảnh này, Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) như một giao thức tiêu chuẩn mở cho ứng dụng AI đã ra đời, chỉ ra hướng đi mới cho sự phát triển trong tương lai.
MCP đã thống nhất cách thức giao tiếp giữa các mô hình ngôn ngữ lớn và dữ liệu bên ngoài, công cụ, đơn giản hóa đáng kể quy trình phát triển ứng dụng AI. Hệ sinh thái ứng dụng xung quanh MCP đang phát triển nhanh chóng, chẳng hạn như dự án DARK trong hệ sinh thái Solana và dự án SKYAI trên chuỗi BNB.
MCP đã mở ra một con đường mới cho sự kết hợp giữa Crypto và AI, bao gồm hợp tác nhiều tác nhân, tự động hóa giao dịch trên chuỗi và sự trỗi dậy của tài chính thông tin (InfoFi). Những phát triển này hứa hẹn sẽ thúc đẩy nền kinh tế tác nhân tiến hóa lên một tầm cao mới.
Đường tiến hóa của nền kinh tế trí tuệ
Sự kết hợp giữa Crypto và AI đã trải qua quá trình phát triển từ các đại lý trò chuyện giải trí đơn giản, đến các đại lý công cụ, và sau đó là đại lý thực hiện giao dịch và lớp trừu tượng DeFAI. Trong tương lai, trí tuệ tập thể và sự hợp tác đa đại lý sẽ trở thành hướng phát triển quan trọng.
Quá trình tiến hóa này ngày càng rút ngắn khoảng cách giữa AI Agent và nhu cầu thực tế. Sự phát triển trong tương lai sẽ chú trọng nhiều hơn đến tính thiết thực, có thể cần nhiều thời gian hơn, nhưng cũng hứa hẹn mở ra không gian ứng dụng rộng lớn hơn.
Giai đoạn phát triển của AI Agent và triển vọng tương lai
AI Agent đã trải qua một vài giai đoạn phát triển quan trọng:
Khả năng tính toán phi tập trung: Thông qua blockchain tập hợp tài nguyên GPU, cung cấp hỗ trợ khả năng tính toán cho AI. Các dự án đại diện như Bittensor, IO.net.
Meme Agent: Token AI giai đoạn đầu thu hút sự chú ý với hình ảnh giải trí. Như Truth Terminal v.v.
Agent tương tác nhẹ: AI thực hiện các nhiệm vụ đơn giản trên nền tảng xã hội.
Ứng dụng Agent theo chiều dọc: Tập trung vào các tình huống cụ thể như tài chính trên chuỗi, NFT, v.v. của AI. Như aixbt.
Khung Agent: Khung hỗ trợ phát triển mô-đun xuất hiện. Như Eliza, GAME, Rig, v.v.
Kinh tế Agent: Xây dựng hệ thống kinh tế gốc AI. Như Virtuals Protocol, Eliza, v.v.
Giao thức chuẩn hóa: Các tiêu chuẩn mở như MCP thúc đẩy sự hợp tác của nhiều tác nhân.
Hướng phát triển tương lai
Tính ứng dụng mạnh mẽ hơn: AI Agent cần giải quyết các vấn đề thực tế, chứ không chỉ đơn thuần là thổi phồng khái niệm.
Hợp tác đa Agent: Thực hiện công việc phối hợp giữa các Agent khác nhau thông qua các giao thức chuẩn hóa.
Sự hòa nhập sâu sắc với thế giới thực: AI Agent sẽ tham gia nhiều hơn vào các quyết định và hoạt động trong thế giới thực.
Mô hình kinh tế mới: Các mô hình tài chính mới như InfoFi dựa trên dòng thông tin có thể xuất hiện.
An ninh và quyền riêng tư: Với sự phổ biến của AI Agent, cách bảo vệ dữ liệu người dùng sẽ trở thành vấn đề then chốt.
Đổi mới quản trị: Khám phá mô hình quản trị mới mà con người và AI cùng tham gia.
Tổng thể mà nói, AI Agent đang dần chuyển từ giai đoạn xác minh khái niệm sang thực tiễn, trong tương lai sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả, đổi mới mô hình kinh doanh, v.v. Tuy nhiên, nó cũng đối mặt với nhiều thách thức về công nghệ, đạo đức, quản lý, v.v., cần sự nỗ lực chung của tất cả các lĩnh vực trong xã hội để khám phá giải pháp.
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.
16 thích
Phần thưởng
16
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
AlwaysMissingTops
· 21giờ trước
Hình một vui, dù sao cũng không kiếm được tiền.
Xem bản gốcTrả lời0
ShibaMillionairen't
· 08-16 07:44
Hiểu rồi, card đồ họa cuối cùng cũng có công việc mới.
Xem bản gốcTrả lời0
PseudoIntellectual
· 08-16 07:24
Khai thác đừng cuốn vào Metaverse rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
GasFeeCrybaby
· 08-16 07:21
Lại đến để vặt lông card đồ họa của tôi rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
BearWhisperGod
· 08-16 07:18
Chuỗi đã bị dừng lại, khi nào có thể lưu khả năng tính toán để khai thác vậy?
Phân tích bảy giai đoạn phát triển của AI Agent và xu hướng tương lai
Sự kết hợp giữa Crypto và AI: Từ khả năng tính toán đến nền kinh tế thông minh
Trong bối cảnh làn sóng trí tuệ nhân tạo đang quét qua toàn cầu, lĩnh vực tiền điện tử cũng đang khám phá khả năng kết hợp với AI. Sự kết hợp này ban đầu tập trung vào việc tích hợp nguồn lực khả năng tính toán phi tập trung, nhằm điều phối các nguồn GPU và CPU nhàn rỗi trên toàn cầu thông qua công nghệ blockchain, thực hiện sự phù hợp giữa cung và cầu, giảm chi phí, và cung cấp cơ chế thưởng công bằng và minh bạch cho những người đóng góp.
Tính toán phi tập trung: Khám phá sự kết hợp giữa AI và blockchain
Khám phá ban đầu chủ yếu tập trung vào nhu cầu thị trường dài, nhấn mạnh tính linh hoạt và ngưỡng thấp. Một số dự án như IO.net tổng hợp tài nguyên GPU phân tán, giảm ngưỡng cho suy luận nhẹ và tinh chỉnh mô hình. Gensyn khuyến khích người dùng cá nhân tham gia đào tạo thông qua hợp đồng thông minh, kích hoạt GPU không sử dụng.
Bittensor đã giới thiệu cấu trúc subnet sáng tạo, biến các mô-đun dịch vụ AI thành dạng mô-đun. Người dùng có thể tham gia vào hệ sinh thái và kiếm lợi nhuận bằng nhiều cách khác nhau, tạo ra một mô hình kinh tế độc đáo. Tuy nhiên, những nỗ lực ở giai đoạn này cũng đã bộc lộ ra những hạn chế, như thị trường khả năng tính toán thuần túy rơi vào cuộc chiến giá cả, hiệu suất không đủ và các vấn đề khác.
Sự nổi lên của AI Agent: Hướng tới lớp ứng dụng
Khi thị trường khả năng tính toán phi tập trung trở nên ổn định, sự kết hợp giữa Crypto và AI bắt đầu phát triển về phía ứng dụng. Sự xuất hiện của AI Agent trên chuỗi trở thành dấu hiệu của sự chuyển mình này. Trong giai đoạn đầu, các token AI thường thu hút sự chú ý bằng hình ảnh giải trí. Sau đó, AI bắt đầu thực hiện các nhiệm vụ đơn giản trên các nền tảng xã hội, dần dần phát triển về các tình huống ứng dụng chuyên nghiệp hơn.
Đột phá thực sự đến từ sự xuất hiện của khung Agent và giao thức thực hiện. Các khung mô-đun như Eliza, GAME, Rig hỗ trợ mô hình hóa nhân cách, sắp xếp nhiệm vụ và hợp tác đa tác nhân, thúc đẩy AI trên chuỗi từ ứng dụng điểm đơn đến hoạt động hệ thống.
Một số dự án như Virtuals Protocol và Eliza đang xây dựng hệ thống kinh tế gốc AI. Virtuals Protocol đã thực hiện sự tương tác, hợp tác và giao dịch tự chủ giữa các tác nhân thông qua Giao thức Thương mại Tác nhân (ACP). Eliza thì đã tái cấu trúc hệ thống plugin thông qua ElizaOS V2, ra mắt nền tảng AUTOFUN nhằm giảm bớt rào cản tạo ra Token AI.
Chuẩn hóa và hợp tác: Sự trỗi dậy của MCP
Khi thị trường hạ nhiệt, lĩnh vực AI Agent đang trải qua sự tái cấu trúc sâu sắc. Trong bối cảnh này, Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) như một giao thức tiêu chuẩn mở cho ứng dụng AI đã ra đời, chỉ ra hướng đi mới cho sự phát triển trong tương lai.
MCP đã thống nhất cách thức giao tiếp giữa các mô hình ngôn ngữ lớn và dữ liệu bên ngoài, công cụ, đơn giản hóa đáng kể quy trình phát triển ứng dụng AI. Hệ sinh thái ứng dụng xung quanh MCP đang phát triển nhanh chóng, chẳng hạn như dự án DARK trong hệ sinh thái Solana và dự án SKYAI trên chuỗi BNB.
MCP đã mở ra một con đường mới cho sự kết hợp giữa Crypto và AI, bao gồm hợp tác nhiều tác nhân, tự động hóa giao dịch trên chuỗi và sự trỗi dậy của tài chính thông tin (InfoFi). Những phát triển này hứa hẹn sẽ thúc đẩy nền kinh tế tác nhân tiến hóa lên một tầm cao mới.
Đường tiến hóa của nền kinh tế trí tuệ
Sự kết hợp giữa Crypto và AI đã trải qua quá trình phát triển từ các đại lý trò chuyện giải trí đơn giản, đến các đại lý công cụ, và sau đó là đại lý thực hiện giao dịch và lớp trừu tượng DeFAI. Trong tương lai, trí tuệ tập thể và sự hợp tác đa đại lý sẽ trở thành hướng phát triển quan trọng.
Quá trình tiến hóa này ngày càng rút ngắn khoảng cách giữa AI Agent và nhu cầu thực tế. Sự phát triển trong tương lai sẽ chú trọng nhiều hơn đến tính thiết thực, có thể cần nhiều thời gian hơn, nhưng cũng hứa hẹn mở ra không gian ứng dụng rộng lớn hơn.
Giai đoạn phát triển của AI Agent và triển vọng tương lai
AI Agent đã trải qua một vài giai đoạn phát triển quan trọng:
Khả năng tính toán phi tập trung: Thông qua blockchain tập hợp tài nguyên GPU, cung cấp hỗ trợ khả năng tính toán cho AI. Các dự án đại diện như Bittensor, IO.net.
Meme Agent: Token AI giai đoạn đầu thu hút sự chú ý với hình ảnh giải trí. Như Truth Terminal v.v.
Agent tương tác nhẹ: AI thực hiện các nhiệm vụ đơn giản trên nền tảng xã hội.
Ứng dụng Agent theo chiều dọc: Tập trung vào các tình huống cụ thể như tài chính trên chuỗi, NFT, v.v. của AI. Như aixbt.
Khung Agent: Khung hỗ trợ phát triển mô-đun xuất hiện. Như Eliza, GAME, Rig, v.v.
Kinh tế Agent: Xây dựng hệ thống kinh tế gốc AI. Như Virtuals Protocol, Eliza, v.v.
Giao thức chuẩn hóa: Các tiêu chuẩn mở như MCP thúc đẩy sự hợp tác của nhiều tác nhân.
Hướng phát triển tương lai
Tính ứng dụng mạnh mẽ hơn: AI Agent cần giải quyết các vấn đề thực tế, chứ không chỉ đơn thuần là thổi phồng khái niệm.
Hợp tác đa Agent: Thực hiện công việc phối hợp giữa các Agent khác nhau thông qua các giao thức chuẩn hóa.
Sự hòa nhập sâu sắc với thế giới thực: AI Agent sẽ tham gia nhiều hơn vào các quyết định và hoạt động trong thế giới thực.
Mô hình kinh tế mới: Các mô hình tài chính mới như InfoFi dựa trên dòng thông tin có thể xuất hiện.
An ninh và quyền riêng tư: Với sự phổ biến của AI Agent, cách bảo vệ dữ liệu người dùng sẽ trở thành vấn đề then chốt.
Đổi mới quản trị: Khám phá mô hình quản trị mới mà con người và AI cùng tham gia.
Tổng thể mà nói, AI Agent đang dần chuyển từ giai đoạn xác minh khái niệm sang thực tiễn, trong tương lai sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả, đổi mới mô hình kinh doanh, v.v. Tuy nhiên, nó cũng đối mặt với nhiều thách thức về công nghệ, đạo đức, quản lý, v.v., cần sự nỗ lực chung của tất cả các lĩnh vực trong xã hội để khám phá giải pháp.