Báo cáo nghiên cứu AI Layer1: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho DeAI on-chain
Tóm tắt
Bối cảnh
Trong những năm gần đây, các công ty công nghệ hàng đầu như OpenAI, Anthropic, Google, Meta không ngừng thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM đã thể hiện khả năng chưa từng có trong nhiều lĩnh vực, mở rộng đáng kể không gian tưởng tượng của nhân loại, thậm chí trong một số bối cảnh đã thể hiện tiềm năng thay thế lao động của con người. Tuy nhiên, cốt lõi của những công nghệ này lại nằm trong tay của một số ít gã khổng lồ công nghệ tập trung. Nhờ vào nguồn vốn hùng mạnh và sự kiểm soát tài nguyên tính toán đắt đỏ, những công ty này đã xây dựng nên những rào cản khó vượt qua, khiến hầu hết các nhà phát triển và đội ngũ đổi mới rất khó để cạnh tranh.
Đồng thời, trong giai đoạn đầu của sự tiến hóa nhanh chóng của AI, dư luận xã hội thường tập trung vào những đột phá và tiện ích mà công nghệ mang lại, trong khi sự chú ý đối với các vấn đề cốt lõi như bảo vệ quyền riêng tư, tính minh bạch và an ninh lại tương đối thiếu. Về lâu dài, những vấn đề này sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến sự phát triển lành mạnh của ngành AI và mức độ chấp nhận của xã hội. Nếu không thể giải quyết một cách thỏa đáng, tranh cãi về việc AI "hướng thiện" hay "hướng ác" sẽ ngày càng nổi bật, trong khi các ông lớn tập trung vào trung tâm thường thiếu động lực đủ mạnh để chủ động đối mặt với những thách thức này.
Công nghệ blockchain nhờ vào tính phi tập trung, minh bạch và khả năng chống kiểm duyệt của nó, đã mở ra những khả năng mới cho sự phát triển bền vững của ngành AI. Hiện tại, một số ứng dụng "Web3 AI" đã xuất hiện trên nhiều blockchain chính. Tuy nhiên, khi phân tích sâu, có thể thấy rằng những dự án này vẫn còn nhiều vấn đề: một mặt, mức độ phi tập trung còn hạn chế, các khâu quan trọng và cơ sở hạ tầng vẫn phụ thuộc vào dịch vụ đám mây tập trung, khó có thể hỗ trợ một hệ sinh thái thực sự mở; mặt khác, so với các sản phẩm AI trong thế giới Web2, AI trên chuỗi vẫn còn hạn chế về khả năng mô hình, sử dụng dữ liệu và bối cảnh ứng dụng, độ sâu và độ rộng của sự đổi mới cần được cải thiện.
Để thực sự hiện thực hóa tầm nhìn về AI phi tập trung, cho phép blockchain có thể an toàn, hiệu quả và dân chủ hóa việc chứa đựng các ứng dụng AI quy mô lớn, đồng thời có khả năng cạnh tranh về hiệu suất với các giải pháp tập trung, chúng ta cần thiết kế một blockchain Layer1 được tạo ra đặc biệt cho AI. Điều này sẽ cung cấp nền tảng vững chắc cho sự đổi mới mở của AI, quản trị dân chủ và an toàn dữ liệu, thúc đẩy sự phát triển thịnh vượng của hệ sinh thái AI phi tập trung.
Các đặc điểm cốt lõi của AI Layer 1
AI Layer 1 là một chuỗi khối được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng AI, kiến trúc nền tảng và thiết kế hiệu suất của nó tập trung chặt chẽ vào nhu cầu của các nhiệm vụ AI, nhằm hỗ trợ hiệu quả sự phát triển và thịnh vượng bền vững của hệ sinh thái AI trên chuỗi. Cụ thể, AI Layer 1 cần có những khả năng cốt lõi sau:
Cơ chế khuyến khích hiệu quả và đồng thuận phi tập trung. Lõi của AI Layer 1 nằm ở việc xây dựng một mạng lưới chia sẻ tài nguyên như sức mạnh tính toán, lưu trữ, v.v. Khác với việc các nút blockchain truyền thống chủ yếu tập trung vào việc ghi chép sổ cái, các nút trong AI Layer 1 cần đảm nhận những nhiệm vụ phức tạp hơn, không chỉ cung cấp sức mạnh tính toán, hoàn thành việc huấn luyện và suy diễn mô hình AI, mà còn cần đóng góp các tài nguyên đa dạng như lưu trữ, dữ liệu, băng thông, từ đó phá vỡ sự độc quyền của các ông lớn trong cơ sở hạ tầng AI. Điều này đặt ra yêu cầu cao hơn cho cơ chế đồng thuận và khuyến khích: AI Layer 1 phải có khả năng đánh giá, khuyến khích và xác minh chính xác những đóng góp thực tế của các nút trong các nhiệm vụ như suy diễn và huấn luyện AI, nhằm đảm bảo an ninh của mạng lưới và phân phối tài nguyên một cách hiệu quả. Chỉ khi đó mới có thể đảm bảo sự ổn định và thịnh vượng của mạng lưới, cũng như giảm thiểu chi phí sức mạnh tính toán tổng thể.
Hiệu suất cao vượt trội và khả năng hỗ trợ nhiệm vụ dị biệt Nhiệm vụ AI, đặc biệt là đào tạo và suy luận LLM, đặt ra yêu cầu rất cao về hiệu suất tính toán và khả năng xử lý song song. Hơn nữa, hệ sinh thái AI trên chuỗi thường cần hỗ trợ nhiều loại nhiệm vụ đa dạng và dị biệt, bao gồm các cấu trúc mô hình khác nhau, xử lý dữ liệu, suy luận, lưu trữ và nhiều bối cảnh khác nhau. AI Layer 1 phải được tối ưu hóa sâu sắc cho các yêu cầu về thông lượng cao, độ trễ thấp và xử lý song song linh hoạt trên kiến trúc cơ sở, đồng thời dự kiến khả năng hỗ trợ nguyên bản cho các tài nguyên tính toán dị biệt, đảm bảo rằng tất cả các nhiệm vụ AI đều có thể hoạt động hiệu quả, đạt được sự mở rộng mượt mà từ "nhiệm vụ đơn lẻ" đến "hệ sinh thái phức tạp và đa dạng".
Đảm bảo tính khả thi và đầu ra đáng tin cậy AI Layer 1 không chỉ phải ngăn chặn các mối nguy hiểm về an ninh như mô hình xấu, thay đổi dữ liệu, mà còn phải đảm bảo tính khả thi và tính đồng bộ của kết quả đầu ra AI từ cơ chế nền tảng. Thông qua việc tích hợp các công nghệ tiên tiến như môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), chứng minh không biết (ZK), tính toán an toàn nhiều bên (MPC), nền tảng có thể cho phép mỗi lần suy luận mô hình, đào tạo và xử lý dữ liệu đều có thể được xác minh độc lập, đảm bảo tính công bằng và minh bạch của hệ thống AI. Đồng thời, tính khả thi này cũng có thể giúp người dùng làm rõ logic và cơ sở của đầu ra AI, đạt được "nhận được như mong muốn", nâng cao sự tin tưởng và hài lòng của người dùng đối với sản phẩm AI.
Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu Ứng dụng AI thường liên quan đến dữ liệu nhạy cảm của người dùng, trong các lĩnh vực tài chính, y tế, xã hội, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu đặc biệt quan trọng. AI Layer 1 nên đảm bảo tính xác minh trong khi áp dụng các công nghệ xử lý dữ liệu dựa trên mã hóa, giao thức tính toán quyền riêng tư và quản lý quyền dữ liệu, đảm bảo an toàn cho dữ liệu trong toàn bộ quá trình suy diễn, đào tạo và lưu trữ, hiệu quả ngăn chặn rò rỉ và lạm dụng dữ liệu, xóa bỏ nỗi lo về an toàn dữ liệu của người dùng.
Khả năng hỗ trợ và phát triển hệ sinh thái mạnh mẽ Là cơ sở hạ tầng Layer 1 gốc AI, nền tảng không chỉ cần có tính vượt trội về công nghệ mà còn phải cung cấp cho các nhà phát triển, người vận hành nút, nhà cung cấp dịch vụ AI và các bên tham gia hệ sinh thái khác các công cụ phát triển hoàn chỉnh, SDK tích hợp, hỗ trợ vận hành và cơ chế khuyến khích. Bằng cách tối ưu hóa liên tục tính khả dụng của nền tảng và trải nghiệm của các nhà phát triển, thúc đẩy việc triển khai các ứng dụng gốc AI đa dạng và phong phú, đạt được sự thịnh vượng bền vững của hệ sinh thái AI phi tập trung.
Dựa trên bối cảnh và kỳ vọng trên, bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết về sáu dự án AI Layer1 đại diện bao gồm Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor và 0G, hệ thống tổng hợp những tiến triển mới nhất trong lĩnh vực, phân tích tình hình phát triển của các dự án, và thảo luận về xu hướng tương lai.
Sentient: Xây dựng mô hình AI phi tập trung mã nguồn mở trung thành
Tổng quan dự án
Sentient là một nền tảng giao thức mã nguồn mở, đang xây dựng một blockchain AI Layer1 ( giai đoạn ban đầu là Layer 2, sau đó sẽ chuyển sang Layer 1), thông qua việc kết hợp AI Pipeline và công nghệ blockchain, xây dựng một nền kinh tế trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Mục tiêu cốt lõi của nó là thông qua khung "OML" ( mở, có lợi nhuận, trung thành ) giải quyết vấn đề quyền sở hữu mô hình, theo dõi gọi và phân phối giá trị trong thị trường LLM tập trung, giúp các mô hình AI đạt được cấu trúc quyền sở hữu trên chuỗi, minh bạch hóa việc gọi và phân chia giá trị. Tầm nhìn của Sentient là cho phép bất kỳ ai cũng có thể xây dựng, hợp tác, sở hữu và thương mại hóa sản phẩm AI, từ đó thúc đẩy một hệ sinh thái mạng lưới AI Agent công bằng và mở.
Nhóm Sentient Foundation quy tụ các chuyên gia học thuật hàng đầu thế giới, những người khởi nghiệp trong lĩnh vực blockchain và kỹ sư, nhằm xây dựng một nền tảng AGI do cộng đồng dẫn dắt, mã nguồn mở và có thể xác minh. Các thành viên cốt lõi bao gồm giáo sư Pramod Viswanath từ Đại học Princeton và giáo sư Himanshu Tyagi từ Viện Khoa học Ấn Độ, lần lượt phụ trách an toàn và bảo mật AI, đồng thời chiến lược và bố trí hệ sinh thái blockchain được dẫn dắt bởi đồng sáng lập Polygon Sandeep Nailwal. Thành viên trong nhóm có nền tảng trải rộng qua các công ty nổi tiếng như Meta, Coinbase, Polygon và các trường đại học hàng đầu như Đại học Princeton, Viện Công nghệ Ấn Độ, bao phủ các lĩnh vực AI/ML, NLP, thị giác máy tính, cùng nhau thúc đẩy dự án triển khai.
Là một dự án khởi nghiệp thứ hai của Sandeep Nailwal, đồng sáng lập Polygon, Sentient ngay từ khi thành lập đã mang theo một hào quang, sở hữu nguồn lực phong phú, mối quan hệ tốt và sự nhận thức trên thị trường, cung cấp sự bảo đảm mạnh mẽ cho sự phát triển của dự án. Vào giữa năm 2024, Sentient đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống trị giá 85 triệu USD, do Founders Fund, Pantera và Framework Ventures dẫn đầu, cùng với hàng chục VC nổi tiếng khác như Delphi, Hashkey và Spartan.
Thiết kế kiến trúc và lớp ứng dụng
Cơ sở hạ tầng
Kiến trúc cốt lõi
Cấu trúc cốt lõi của Sentient bao gồm hai phần: Ống dẫn AI ( và hệ thống chuỗi khối.
AI pipeline là nền tảng để phát triển và huấn luyện các "công trình AI trung thành", bao gồm hai quy trình cốt lõi:
Dữ liệu lập kế hoạch ) Data Curation (: Quá trình chọn dữ liệu do cộng đồng điều khiển, được sử dụng để căn chỉnh mô hình.
Đào tạo trung thành )Loyalty Training(: Đảm bảo mô hình duy trì quá trình đào tạo phù hợp với ý định của cộng đồng.
Hệ thống blockchain cung cấp tính minh bạch và kiểm soát phi tập trung cho giao thức, đảm bảo quyền sở hữu, theo dõi sử dụng, phân phối lợi nhuận và quản trị công bằng của các tác phẩm AI. Cấu trúc cụ thể được chia thành bốn lớp:
Lớp lưu trữ: Lưu trữ trọng số mô hình và thông tin đăng ký dấu vân tay;
Lớp phân phối: Cổng gọi mô hình hợp đồng được kiểm soát bởi hợp đồng ủy quyền;
Lớp truy cập: xác minh người dùng có được ủy quyền thông qua chứng minh quyền truy cập;
Tầng khuyến khích: hợp đồng định tuyến lợi nhuận sẽ phân phối thanh toán cho người đào tạo, người triển khai và người xác thực mỗi lần gọi.
![Biteye và PANews hợp tác công bố báo cáo nghiên cứu AI Layer1: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho DeAI trên chuỗi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a70b0aca9250ab65193d0094fa9b5641.webp(
)## Khung mô hình OML
Khung OML ### mở Open, có thể chuyển đổi thành tiền Monetizable, trung thành Loyal ( là ý tưởng cốt lõi do Sentient đưa ra, nhằm cung cấp bảo vệ quyền sở hữu rõ ràng và cơ chế khuyến khích kinh tế cho các mô hình AI mã nguồn mở. Thông qua việc kết hợp công nghệ on-chain và mật mã gốc AI, nó có những đặc điểm sau:
Tính mở: Mô hình phải mã nguồn mở, mã và cấu trúc dữ liệu phải minh bạch, thuận tiện cho cộng đồng tái hiện, kiểm toán và cải tiến.
Đổi tiền: Mỗi lần gọi mô hình sẽ kích hoạt dòng doanh thu, hợp đồng trên chuỗi sẽ phân phối doanh thu cho người đào tạo, người triển khai và người xác thực.
Độ trung thành: Mô hình thuộc về cộng đồng người đóng góp, hướng nâng cấp và quản trị được quyết định bởi DAO, việc sử dụng và sửa đổi được kiểm soát bởi cơ chế mã hóa.
)## AI gốc mã hóa ### AI-native Cryptography (
Mã hóa gốc AI là việc sử dụng sự liên tục của mô hình AI, cấu trúc dạng đa chiều thấp và tính khả vi của mô hình để phát triển cơ chế an toàn nhẹ "có thể xác minh nhưng không thể loại bỏ". Công nghệ cốt lõi của nó là:
Nhúng vân tay: Chèn một tập hợp các cặp khóa-giá trị query-response ẩn vào lúc huấn luyện để tạo thành chữ ký duy nhất của mô hình;
Giao thức xác thực quyền sở hữu: xác thực xem dấu vân tay có được giữ lại hay không thông qua thiết bị phát hiện bên thứ ba )Prover( dưới dạng câu hỏi query;
Cơ chế gọi ủy quyền: Trước khi gọi, cần phải nhận được "chứng chỉ quyền hạn" do chủ sở hữu mô hình cấp, hệ thống sau đó sẽ cấp quyền cho mô hình giải mã đầu vào đó và trả về câu trả lời chính xác.
Cách này có thể thực hiện "gọi ủy quyền dựa trên hành vi + xác thực thuộc sở hữu" mà không tốn chi phí mã hóa lại.
![Biteye và PANews hợp tác phát hành báo cáo nghiên cứu AI Layer1: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho DeAI on-chain])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cf5f43c63b7ab154e2201c8d3531be8c.webp(
)## Khung xác quyền mô hình và thực thi an toàn
Sentient hiện đang sử dụng Melange hỗn hợp an toàn: kết hợp xác thực bằng dấu vân tay, thực thi TEE và chia sẻ lợi nhuận hợp đồng trên chuỗi. Phương pháp dấu vân tay được thực hiện theo OML 1.0, nhấn mạnh tư tưởng "An toàn lạc quan ### Optimistic Security (", tức là mặc định tuân thủ, có thể phát hiện và trừng phạt khi vi phạm.
Cơ chế dấu vân tay là một thực hiện chính của OML, nó thông qua việc nhúng các cặp "câu hỏi - câu trả lời" cụ thể, cho phép mô hình tạo ra chữ ký độc đáo trong giai đoạn đào tạo. Thông qua những chữ ký này, chủ sở hữu mô hình có thể xác minh quyền sở hữu, ngăn chặn việc sao chép và thương mại hóa không có quyền. Cơ chế này không chỉ bảo vệ quyền lợi của các nhà phát triển mô hình, mà còn cung cấp hồ sơ có thể theo dõi trên chuỗi cho hành vi sử dụng mô hình.
Ngoài ra, Sentient đã ra mắt khung tính toán Enclave TEE, sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy ) như AWS Nitro Enclaves ( để đảm bảo mô hình chỉ phản hồi các yêu cầu được ủy quyền, ngăn chặn việc truy cập và sử dụng trái phép. Mặc dù TEE phụ thuộc vào phần cứng và có một số rủi ro bảo mật, nhưng lợi ích về hiệu suất cao và thời gian thực khiến nó trở thành cốt lõi trong việc triển khai mô hình hiện tại.
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.
17 thích
Phần thưởng
17
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SundayDegen
· 23giờ trước
Lại có nguyên liệu để khai thác lợi ích từ trung tâm.
Xem bản gốcTrả lời0
GasOptimizer
· 07-24 13:59
Khả năng tính toán瓶颈0x5f3 又卡住了
Xem bản gốcTrả lời0
RektRecorder
· 07-24 13:57
Tìm kiếm chuỗi trăm lần tiếp theo
Xem bản gốcTrả lời0
MEVHunterBearish
· 07-24 13:50
Độc quyền của các ông lớn? Cách mạng nên bắt đầu từ cơ sở!
Phân tích độ sâu của lĩnh vực AI Layer1: Bố trí sáu dự án cơ sở hạ tầng AI phi tập trung
Báo cáo nghiên cứu AI Layer1: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho DeAI on-chain
Tóm tắt
Bối cảnh
Trong những năm gần đây, các công ty công nghệ hàng đầu như OpenAI, Anthropic, Google, Meta không ngừng thúc đẩy sự phát triển nhanh chóng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM đã thể hiện khả năng chưa từng có trong nhiều lĩnh vực, mở rộng đáng kể không gian tưởng tượng của nhân loại, thậm chí trong một số bối cảnh đã thể hiện tiềm năng thay thế lao động của con người. Tuy nhiên, cốt lõi của những công nghệ này lại nằm trong tay của một số ít gã khổng lồ công nghệ tập trung. Nhờ vào nguồn vốn hùng mạnh và sự kiểm soát tài nguyên tính toán đắt đỏ, những công ty này đã xây dựng nên những rào cản khó vượt qua, khiến hầu hết các nhà phát triển và đội ngũ đổi mới rất khó để cạnh tranh.
Đồng thời, trong giai đoạn đầu của sự tiến hóa nhanh chóng của AI, dư luận xã hội thường tập trung vào những đột phá và tiện ích mà công nghệ mang lại, trong khi sự chú ý đối với các vấn đề cốt lõi như bảo vệ quyền riêng tư, tính minh bạch và an ninh lại tương đối thiếu. Về lâu dài, những vấn đề này sẽ ảnh hưởng sâu sắc đến sự phát triển lành mạnh của ngành AI và mức độ chấp nhận của xã hội. Nếu không thể giải quyết một cách thỏa đáng, tranh cãi về việc AI "hướng thiện" hay "hướng ác" sẽ ngày càng nổi bật, trong khi các ông lớn tập trung vào trung tâm thường thiếu động lực đủ mạnh để chủ động đối mặt với những thách thức này.
Công nghệ blockchain nhờ vào tính phi tập trung, minh bạch và khả năng chống kiểm duyệt của nó, đã mở ra những khả năng mới cho sự phát triển bền vững của ngành AI. Hiện tại, một số ứng dụng "Web3 AI" đã xuất hiện trên nhiều blockchain chính. Tuy nhiên, khi phân tích sâu, có thể thấy rằng những dự án này vẫn còn nhiều vấn đề: một mặt, mức độ phi tập trung còn hạn chế, các khâu quan trọng và cơ sở hạ tầng vẫn phụ thuộc vào dịch vụ đám mây tập trung, khó có thể hỗ trợ một hệ sinh thái thực sự mở; mặt khác, so với các sản phẩm AI trong thế giới Web2, AI trên chuỗi vẫn còn hạn chế về khả năng mô hình, sử dụng dữ liệu và bối cảnh ứng dụng, độ sâu và độ rộng của sự đổi mới cần được cải thiện.
Để thực sự hiện thực hóa tầm nhìn về AI phi tập trung, cho phép blockchain có thể an toàn, hiệu quả và dân chủ hóa việc chứa đựng các ứng dụng AI quy mô lớn, đồng thời có khả năng cạnh tranh về hiệu suất với các giải pháp tập trung, chúng ta cần thiết kế một blockchain Layer1 được tạo ra đặc biệt cho AI. Điều này sẽ cung cấp nền tảng vững chắc cho sự đổi mới mở của AI, quản trị dân chủ và an toàn dữ liệu, thúc đẩy sự phát triển thịnh vượng của hệ sinh thái AI phi tập trung.
Các đặc điểm cốt lõi của AI Layer 1
AI Layer 1 là một chuỗi khối được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng AI, kiến trúc nền tảng và thiết kế hiệu suất của nó tập trung chặt chẽ vào nhu cầu của các nhiệm vụ AI, nhằm hỗ trợ hiệu quả sự phát triển và thịnh vượng bền vững của hệ sinh thái AI trên chuỗi. Cụ thể, AI Layer 1 cần có những khả năng cốt lõi sau:
Cơ chế khuyến khích hiệu quả và đồng thuận phi tập trung. Lõi của AI Layer 1 nằm ở việc xây dựng một mạng lưới chia sẻ tài nguyên như sức mạnh tính toán, lưu trữ, v.v. Khác với việc các nút blockchain truyền thống chủ yếu tập trung vào việc ghi chép sổ cái, các nút trong AI Layer 1 cần đảm nhận những nhiệm vụ phức tạp hơn, không chỉ cung cấp sức mạnh tính toán, hoàn thành việc huấn luyện và suy diễn mô hình AI, mà còn cần đóng góp các tài nguyên đa dạng như lưu trữ, dữ liệu, băng thông, từ đó phá vỡ sự độc quyền của các ông lớn trong cơ sở hạ tầng AI. Điều này đặt ra yêu cầu cao hơn cho cơ chế đồng thuận và khuyến khích: AI Layer 1 phải có khả năng đánh giá, khuyến khích và xác minh chính xác những đóng góp thực tế của các nút trong các nhiệm vụ như suy diễn và huấn luyện AI, nhằm đảm bảo an ninh của mạng lưới và phân phối tài nguyên một cách hiệu quả. Chỉ khi đó mới có thể đảm bảo sự ổn định và thịnh vượng của mạng lưới, cũng như giảm thiểu chi phí sức mạnh tính toán tổng thể.
Hiệu suất cao vượt trội và khả năng hỗ trợ nhiệm vụ dị biệt Nhiệm vụ AI, đặc biệt là đào tạo và suy luận LLM, đặt ra yêu cầu rất cao về hiệu suất tính toán và khả năng xử lý song song. Hơn nữa, hệ sinh thái AI trên chuỗi thường cần hỗ trợ nhiều loại nhiệm vụ đa dạng và dị biệt, bao gồm các cấu trúc mô hình khác nhau, xử lý dữ liệu, suy luận, lưu trữ và nhiều bối cảnh khác nhau. AI Layer 1 phải được tối ưu hóa sâu sắc cho các yêu cầu về thông lượng cao, độ trễ thấp và xử lý song song linh hoạt trên kiến trúc cơ sở, đồng thời dự kiến khả năng hỗ trợ nguyên bản cho các tài nguyên tính toán dị biệt, đảm bảo rằng tất cả các nhiệm vụ AI đều có thể hoạt động hiệu quả, đạt được sự mở rộng mượt mà từ "nhiệm vụ đơn lẻ" đến "hệ sinh thái phức tạp và đa dạng".
Đảm bảo tính khả thi và đầu ra đáng tin cậy AI Layer 1 không chỉ phải ngăn chặn các mối nguy hiểm về an ninh như mô hình xấu, thay đổi dữ liệu, mà còn phải đảm bảo tính khả thi và tính đồng bộ của kết quả đầu ra AI từ cơ chế nền tảng. Thông qua việc tích hợp các công nghệ tiên tiến như môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), chứng minh không biết (ZK), tính toán an toàn nhiều bên (MPC), nền tảng có thể cho phép mỗi lần suy luận mô hình, đào tạo và xử lý dữ liệu đều có thể được xác minh độc lập, đảm bảo tính công bằng và minh bạch của hệ thống AI. Đồng thời, tính khả thi này cũng có thể giúp người dùng làm rõ logic và cơ sở của đầu ra AI, đạt được "nhận được như mong muốn", nâng cao sự tin tưởng và hài lòng của người dùng đối với sản phẩm AI.
Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu Ứng dụng AI thường liên quan đến dữ liệu nhạy cảm của người dùng, trong các lĩnh vực tài chính, y tế, xã hội, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu đặc biệt quan trọng. AI Layer 1 nên đảm bảo tính xác minh trong khi áp dụng các công nghệ xử lý dữ liệu dựa trên mã hóa, giao thức tính toán quyền riêng tư và quản lý quyền dữ liệu, đảm bảo an toàn cho dữ liệu trong toàn bộ quá trình suy diễn, đào tạo và lưu trữ, hiệu quả ngăn chặn rò rỉ và lạm dụng dữ liệu, xóa bỏ nỗi lo về an toàn dữ liệu của người dùng.
Khả năng hỗ trợ và phát triển hệ sinh thái mạnh mẽ Là cơ sở hạ tầng Layer 1 gốc AI, nền tảng không chỉ cần có tính vượt trội về công nghệ mà còn phải cung cấp cho các nhà phát triển, người vận hành nút, nhà cung cấp dịch vụ AI và các bên tham gia hệ sinh thái khác các công cụ phát triển hoàn chỉnh, SDK tích hợp, hỗ trợ vận hành và cơ chế khuyến khích. Bằng cách tối ưu hóa liên tục tính khả dụng của nền tảng và trải nghiệm của các nhà phát triển, thúc đẩy việc triển khai các ứng dụng gốc AI đa dạng và phong phú, đạt được sự thịnh vượng bền vững của hệ sinh thái AI phi tập trung.
Dựa trên bối cảnh và kỳ vọng trên, bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết về sáu dự án AI Layer1 đại diện bao gồm Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor và 0G, hệ thống tổng hợp những tiến triển mới nhất trong lĩnh vực, phân tích tình hình phát triển của các dự án, và thảo luận về xu hướng tương lai.
Sentient: Xây dựng mô hình AI phi tập trung mã nguồn mở trung thành
Tổng quan dự án
Sentient là một nền tảng giao thức mã nguồn mở, đang xây dựng một blockchain AI Layer1 ( giai đoạn ban đầu là Layer 2, sau đó sẽ chuyển sang Layer 1), thông qua việc kết hợp AI Pipeline và công nghệ blockchain, xây dựng một nền kinh tế trí tuệ nhân tạo phi tập trung. Mục tiêu cốt lõi của nó là thông qua khung "OML" ( mở, có lợi nhuận, trung thành ) giải quyết vấn đề quyền sở hữu mô hình, theo dõi gọi và phân phối giá trị trong thị trường LLM tập trung, giúp các mô hình AI đạt được cấu trúc quyền sở hữu trên chuỗi, minh bạch hóa việc gọi và phân chia giá trị. Tầm nhìn của Sentient là cho phép bất kỳ ai cũng có thể xây dựng, hợp tác, sở hữu và thương mại hóa sản phẩm AI, từ đó thúc đẩy một hệ sinh thái mạng lưới AI Agent công bằng và mở.
Nhóm Sentient Foundation quy tụ các chuyên gia học thuật hàng đầu thế giới, những người khởi nghiệp trong lĩnh vực blockchain và kỹ sư, nhằm xây dựng một nền tảng AGI do cộng đồng dẫn dắt, mã nguồn mở và có thể xác minh. Các thành viên cốt lõi bao gồm giáo sư Pramod Viswanath từ Đại học Princeton và giáo sư Himanshu Tyagi từ Viện Khoa học Ấn Độ, lần lượt phụ trách an toàn và bảo mật AI, đồng thời chiến lược và bố trí hệ sinh thái blockchain được dẫn dắt bởi đồng sáng lập Polygon Sandeep Nailwal. Thành viên trong nhóm có nền tảng trải rộng qua các công ty nổi tiếng như Meta, Coinbase, Polygon và các trường đại học hàng đầu như Đại học Princeton, Viện Công nghệ Ấn Độ, bao phủ các lĩnh vực AI/ML, NLP, thị giác máy tính, cùng nhau thúc đẩy dự án triển khai.
Là một dự án khởi nghiệp thứ hai của Sandeep Nailwal, đồng sáng lập Polygon, Sentient ngay từ khi thành lập đã mang theo một hào quang, sở hữu nguồn lực phong phú, mối quan hệ tốt và sự nhận thức trên thị trường, cung cấp sự bảo đảm mạnh mẽ cho sự phát triển của dự án. Vào giữa năm 2024, Sentient đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống trị giá 85 triệu USD, do Founders Fund, Pantera và Framework Ventures dẫn đầu, cùng với hàng chục VC nổi tiếng khác như Delphi, Hashkey và Spartan.
Thiết kế kiến trúc và lớp ứng dụng
Cơ sở hạ tầng
Kiến trúc cốt lõi
Cấu trúc cốt lõi của Sentient bao gồm hai phần: Ống dẫn AI ( và hệ thống chuỗi khối.
AI pipeline là nền tảng để phát triển và huấn luyện các "công trình AI trung thành", bao gồm hai quy trình cốt lõi:
Hệ thống blockchain cung cấp tính minh bạch và kiểm soát phi tập trung cho giao thức, đảm bảo quyền sở hữu, theo dõi sử dụng, phân phối lợi nhuận và quản trị công bằng của các tác phẩm AI. Cấu trúc cụ thể được chia thành bốn lớp:
![Biteye và PANews hợp tác công bố báo cáo nghiên cứu AI Layer1: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho DeAI trên chuỗi])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-a70b0aca9250ab65193d0094fa9b5641.webp(
)## Khung mô hình OML
Khung OML ### mở Open, có thể chuyển đổi thành tiền Monetizable, trung thành Loyal ( là ý tưởng cốt lõi do Sentient đưa ra, nhằm cung cấp bảo vệ quyền sở hữu rõ ràng và cơ chế khuyến khích kinh tế cho các mô hình AI mã nguồn mở. Thông qua việc kết hợp công nghệ on-chain và mật mã gốc AI, nó có những đặc điểm sau:
)## AI gốc mã hóa ### AI-native Cryptography (
Mã hóa gốc AI là việc sử dụng sự liên tục của mô hình AI, cấu trúc dạng đa chiều thấp và tính khả vi của mô hình để phát triển cơ chế an toàn nhẹ "có thể xác minh nhưng không thể loại bỏ". Công nghệ cốt lõi của nó là:
Cách này có thể thực hiện "gọi ủy quyền dựa trên hành vi + xác thực thuộc sở hữu" mà không tốn chi phí mã hóa lại.
![Biteye và PANews hợp tác phát hành báo cáo nghiên cứu AI Layer1: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho DeAI on-chain])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cf5f43c63b7ab154e2201c8d3531be8c.webp(
)## Khung xác quyền mô hình và thực thi an toàn
Sentient hiện đang sử dụng Melange hỗn hợp an toàn: kết hợp xác thực bằng dấu vân tay, thực thi TEE và chia sẻ lợi nhuận hợp đồng trên chuỗi. Phương pháp dấu vân tay được thực hiện theo OML 1.0, nhấn mạnh tư tưởng "An toàn lạc quan ### Optimistic Security (", tức là mặc định tuân thủ, có thể phát hiện và trừng phạt khi vi phạm.
Cơ chế dấu vân tay là một thực hiện chính của OML, nó thông qua việc nhúng các cặp "câu hỏi - câu trả lời" cụ thể, cho phép mô hình tạo ra chữ ký độc đáo trong giai đoạn đào tạo. Thông qua những chữ ký này, chủ sở hữu mô hình có thể xác minh quyền sở hữu, ngăn chặn việc sao chép và thương mại hóa không có quyền. Cơ chế này không chỉ bảo vệ quyền lợi của các nhà phát triển mô hình, mà còn cung cấp hồ sơ có thể theo dõi trên chuỗi cho hành vi sử dụng mô hình.
Ngoài ra, Sentient đã ra mắt khung tính toán Enclave TEE, sử dụng môi trường thực thi đáng tin cậy ) như AWS Nitro Enclaves ( để đảm bảo mô hình chỉ phản hồi các yêu cầu được ủy quyền, ngăn chặn việc truy cập và sử dụng trái phép. Mặc dù TEE phụ thuộc vào phần cứng và có một số rủi ro bảo mật, nhưng lợi ích về hiệu suất cao và thời gian thực khiến nó trở thành cốt lõi trong việc triển khai mô hình hiện tại.