AI Layer1 Arena: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho DeAI on-chain
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 không gian tưởng tượng của con người và thậm chí trong một số tình huống đã cho thấy tiềm năng thay thế lao động con người. Tuy nhiên, cốt lõi của những công nghệ này lại nằm trong tay của một số gã khổng lồ công nghệ tập trung. Với nguồn vốn dồi dào và sự kiểm soát đối với nguồn lực tính toán đắt đỏ, các công ty này đã xây dựng nên những rào cản khó vượt qua, khiến đại đa số các nhà phát triển và đội ngũ đổi mới khó có thể cạnh tranh.
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 công nghiệp AI và mức độ chấp nhận của xã hội. Nếu không được giải quyết một cách hợp lý, 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, dưới sự thúc đẩy của bản năng kiếm lợi, thường thiếu động lực đủ mạnh để chủ động đối mặt với những thách thức này.
Công nghệ blockchain với đặc tính phi tập trung, minh bạch và chống kiểm duyệt đã mở ra những khả năng mới cho sự phát triển bền vững của ngành AI. Hiện tại, đã xuất hiện nhiều ứng dụng "Web3 AI" trên các blockchain chính. Tuy nhiên, phân tích sâu cho thấy, những dự án này vẫn tồn tại 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 mở thực sự; 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 các tình huống ứng dụng, độ sâu và độ rộng của đổi mới cần được nâng cao.
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 trong việc hỗ trợ các ứng dụng AI quy mô lớn, đồng thời cạnh tranh về hiệu suất với các giải pháp tập trung, chúng ta cần thiết kế một blockchain Layer 1 được chế tạo riêng cho AI. Điều này sẽ cung cấp nền tảng vững chắc cho đổi mới mở, dân chủ quản trị và an toàn dữ liệu của AI, thúc đẩy sự phát triển thịnh vượng của hệ sinh thái AI phi tập trung.
Đặc điểm cốt lõi của AI Layer 1
AI Layer 1 là một blockchain được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng AI, với kiến trúc và hiệu suất của nó được xây dựng chặt chẽ xung quanh 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
Cốt 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 các nút blockchain truyền thống chủ yếu tập trung vào việc ghi chép sổ cái, các nút của AI Layer 1 cần đảm nhận những nhiệm vụ phức tạp hơn, không chỉ cung cấp sức mạnh tính toán, hoàn thành việc đào tạo và suy luận mô hình AI, mà còn cần đóng góp vào lưu trữ, dữ liệu, băng thông và các tài nguyên đa dạng khác, từ đó phá vỡ sự độc quyền của các ông lớn trung tâm trong cơ sở hạ tầng AI. Điều này đặt ra yêu cầu cao hơn đối với cơ chế đồng thuận và khuyến khích ở tầng dưới: AI Layer 1 phải có khả năng đánh giá, khuyến khích và xác minh chính xác đóng góp thực tế của các nút trong các nhiệm vụ như suy luận, đào tạo AI, nhằm đảm bảo an ninh cho mạng lưới và phân bổ tài nguyên một cách hiệu quả. Chỉ có như vậy mới có thể đảm bảo sự ổn định và thịnh vượng của mạng lưới, đồng thời giảm thiểu chi phí sức mạnh tính toán tổng thể.
Hiệu suất cao vượt trội và khả năng hỗ trợ tác vụ dị biệt
Nhiệm vụ AI, đặc biệt là việc đào tạo và suy diễn 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 khác nhau, bao gồm các cấu trúc mô hình khác nhau, xử lý dữ liệu, suy diễn, lưu trữ và nhiều tình huống đa dạng khác. AI Layer 1 phải được tối ưu hóa sâu sắc trên kiến trúc nền tảng để đáp ứng các yêu cầu về thông lượng cao, độ trễ thấp và khả năng xử lý song song linh hoạt, đồng thời thiết lập khả năng hỗ trợ gốc cho các tài nguyên tính toán khác nhau, 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 giản" đến "hệ sinh thái phức tạp đa dạng."
Tính khả thi và đảm bảo đầu ra đáng tin cậy
AI Layer 1 không chỉ phải ngăn chặn các mối nguy hiểm về an ninh như mô hình xấu, thao túng dữ liệu, mà còn phải đảm bảo tính khả thi và sự đồng bộ của kết quả đầu ra AI từ cơ chế nền tảng. Bằng cách tích hợp các công nghệ tiên tiến như môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), chứng minh không biết (ZK), và tính toán an toàn đa bên (MPC), nền tảng có thể cho phép từng 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 giúp người dùng làm rõ logic và cơ sở của đầu ra AI, đạt được "được như mong muốn", nâng cao sự tin tưởng và hài lòng của người dùng đối với các sản phẩm AI.
Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu
Các 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 khả thi trong khi áp dụng các công nghệ xử lý dữ liệu mã hóa, các giao thức tính toán quyền riêng tư và quản lý quyền dữ liệu, nhằm 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 lắng của người dùng về an toàn dữ liệu.
Khả năng hỗ trợ và phát triển hệ sinh thái mạnh mẽ
Là hạ tầng Layer 1 gốc AI, nền tảng không chỉ cần có tính tiên tiến về công nghệ mà còn phải cung cấp đầy đủ các công cụ phát triển, SDK tích hợp, hỗ trợ vận hành và cơ chế khuyến khích cho các nhà phát triển, người điều hành nút, nhà cung cấp dịch vụ AI và các bên tham gia khác trong hệ sinh thái. Bằng cách tối ưu hóa liên tục khả năng sử dụng của nền tảng và trải nghiệm của nhà phát triển, thúc đẩy sự phát triển đa dạng của các ứng dụng gốc AI, đạt được sự thịnh vượng bền vững cho hệ sinh thái AI phi tập trung.
Dựa trên bối cảnh và mong đợi trên, bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết về sáu dự án đại diện cho AI Layer1 bao gồm Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor và 0G, hệ thống tổng hợp tiến triển mới nhất của lĩnh vực này, phân tích tình trạng 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
Tóm tắt dự án
Sentient là một nền tảng giao thức mã nguồn mở, đang xây dựng một chuỗi blockchain AI Layer1 ( giai đoạn ban đầu là Layer 2, sau đó sẽ di chuyển đến 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 giải quyết các vấn đề về quyền sở hữu mô hình, theo dõi gọi và phân bổ giá trị trong thị trường LLM tập trung thông qua khung "OML" (mở, có lợi nhuận, trung thành), để cho phép các mô hình AI đạt được cấu trúc quyền sở hữu trên chuỗi, minh bạch trong việc gọi và phân chia giá trị. Tầm nhìn của Sentient là cho phép bất kỳ ai có thể xây dựng, hợp tác, sở hữu và biến sản phẩm AI thành tiền, từ đó thúc đẩy một hệ sinh thái mạng lưới AI Agent công bằng và mở.
Đội ngũ Sentient Foundation quy tụ các chuyên gia học thuật hàng đầu thế giới, những người khởi nghiệp trong lĩnh vực blockchain và kỹ sư, cam kết xây dựng một nền tảng AGI được điều hành bởi cộng đồng, 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, chịu trách nhiệm về an toàn AI và bảo vệ quyền riêng tư, trong khi đó, chiến lược blockchain và hệ sinh thái được dẫn dắt bởi đồng sáng lập Polygon Sandeep Nailwal. Các thành viên trong đội ngũ có nền tảng từ các công ty nổi tiếng như Meta, Coinbase, Polygon, cũng như các trường đại học hàng đầu như Đại học Princeton và Viện Công nghệ Ấn Độ, bao phủ các lĩnh vực AI/ML, NLP, thị giác máy tính, cùng nhau thúc đẩy dự án thực hiện.
Là một dự án khởi nghiệp thứ hai của Sandeep Nailwal, đồng sáng lập Polygon, Sentient từ khi thành lập đã mang theo một vầng hào quang, sở hữu nguồn lực phong phú, mối quan hệ và độ nhận diện thị trường cao, cung cấp sự bảo đảm mạnh mẽ cho sự phát triển của dự án. Giữa năm 2024, Sentient đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 85 triệu USD, do Founders Fund, Pantera và Framework Ventures dẫn dắt, cùng với hàng chục quỹ đầu tư nổi tiếng khác như Delphi, Hashkey và Spartan.
Thiết kế kiến trúc và lớp ứng dụng
Cơ sở hạ tầng
Cấu trúc cốt lõi
Cấu trúc cốt lõi của Sentient bao gồm hai phần: Ống dẫn AI (AI Pipeline) và hệ thống blockchain.
Công cụ AI là nền tảng để phát triển và đào tạo các tác phẩm "AI trung thành", bao gồm hai quy trình cốt lõi:
Lập kế hoạch dữ liệu (Data Curation): Quá trình lựa chọn dữ liệu do cộng đồng thúc đẩy, được sử dụng để căn chỉnh mô hình.
Đào tạo lòng trung thành (Loyalty Training): Đảm bảo quá trình đào tạo của mô hình giữ đúng với ý định của cộng đồng.
Hệ thống blockchain cung cấp tính minh bạch và kiểm soát phi tập trung cho các giao thức, đảm bảo quyền sở hữu, theo dõi việc sử dụng, phân phối lợi nhuận và quản trị công bằng cho các sản 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: Mô hình kiểm soát hợp đồng ủy quyền điểm gọi;
Lớp truy cập: Xác minh xem người dùng có được ủy quyền hay không thông qua chứng minh quyền.
Tầng khuyến khích: Hợp đồng định tuyến lợi nhuận sẽ phân phối thanh toán mỗi lần gọi cho người huấn luyện, người triển khai và người xác thực.
Khung mô hình OML
Khung OML (Mở Open, Có thể kiếm tiền Monetizable, Trung thành Loyal) là ý tưởng cốt lõi mà 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. Bằng cách kết hợp công nghệ on-chain và mật mã gốc AI, có các 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 tra và cải tiến.
Tiền hóa: 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 bị kiểm soát bởi cơ chế mã hóa.
AI gốc mật mã học (AI-native Cryptography)
Mã hóa nguyên sinh AI là việc sử dụng tính liên tục của mô hình AI, cấu trúc hình cầu thấp chiều và đặc tính khả vi của mô hình, để phát triển cơ chế bảo mật nhẹ "có thể xác minh nhưng không thể xóa bỏ". Công nghệ cốt lõi của nó là:
Nhúng dấu vân tay: Chèn một tập hợp các cặp khóa giá trị query-response ẩn trong quá trình huấn luyện để hình thành chữ ký duy nhất của mô hình;
Giao thức xác minh quyền sở hữu: Xác minh 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 có sự cho phép: Trước khi gọi, cần phải nhận được "chứng chỉ quyền" do chủ sở hữu mô hình cấp phát, hệ thống sau đó sẽ cấp phép 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.
Khung quyền sở hữu mô hình và thực thi an toàn
Sentient hiện đang áp dụng Melange hỗn hợp bảo mật: xác thực bằng dấu vân tay, thực thi TEE, hợp đồng trên chuỗi kết hợp phân chia lợi nhuận. Phương pháp dấu vân tay là OML 1.0 thực hiện dòng chính, nhấn mạnh tư tưởng "Bảo mật lạc quan (Optimistic Security)", tức là mặc định tuân thủ, có thể phát hiện và xử phạt khi vi phạm.
Cơ chế dấu vân tay là một thực hiện quan trọng 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 huấn luyện. 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 trái phép. Cơ chế này không chỉ bảo vệ quyền lợi của các nhà phát triển mô hình mà còn cung cấp một 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 không có giấy phép. Mặc dù TEE phụ thuộc vào phần cứng và có một số rủi ro về an ninh, nhưng những lợi thế về hiệu suất cao và tính thời gian thực của nó khiến nó trở thành công nghệ cốt lõi trong việc triển khai mô hình hiện tại.
Trong tương lai, Sentient dự kiến sẽ áp dụng công nghệ chứng minh không biết (ZK) và mã hóa đồng nhất hoàn toàn (FHE) để tăng cường bảo vệ quyền riêng tư và khả năng xác minh, phục vụ cho việc triển khai phi tập trung các mô hình AI.
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
8
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
FundingMartyr
· 2phút trước
Sao chép house of AI phải không?
Xem bản gốcTrả lời0
ForkTongue
· 20giờ trước
Ông lớn cuốn lại cuốn, bán lẻ vẫn lỗ.
Xem bản gốcTrả lời0
ser_we_are_ngmi
· 20giờ trước
Ha, chơi web3 một năm rồi vẫn chưa xong, ngmi
Xem bản gốcTrả lời0
just_another_fish
· 20giờ trước
Thật tốt khi những đồ chơi ai này còn phải xem sắc mặt của các chuyên nghiệp.
Xem bản gốcTrả lời0
fomo_fighter
· 20giờ trước
Nhà phát triển đã chết rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
SchrödingersNode
· 20giờ trước
Lại đến để khẳng định sự tồn tại.
Xem bản gốcTrả lời0
FarmHopper
· 20giờ trước
Khả năng tính toán vẫn phải dựa vào các công ty lớn, đội ngũ nhỏ không xoay sở nổi.
Xem bản gốcTrả lời0
ForkMonger
· 20giờ trước
chỉ là một hũ mật ong phân quyền khác... giao thức darwinism sẽ nuốt chửng họ
Cuộc chiến công nghệ chuỗi công khai gốc AI: Sentient và năm dự án lớn khác cạnh tranh thị trường DeAI trên chuỗi.
AI Layer1 Arena: Tìm kiếm mảnh đất màu mỡ cho DeAI on-chain
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 không gian tưởng tượng của con người và thậm chí trong một số tình huống đã cho thấy tiềm năng thay thế lao động con người. Tuy nhiên, cốt lõi của những công nghệ này lại nằm trong tay của một số gã khổng lồ công nghệ tập trung. Với nguồn vốn dồi dào và sự kiểm soát đối với nguồn lực tính toán đắt đỏ, các công ty này đã xây dựng nên những rào cản khó vượt qua, khiến đại đa số các nhà phát triển và đội ngũ đổi mới khó có thể cạnh tranh.
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 công nghiệp AI và mức độ chấp nhận của xã hội. Nếu không được giải quyết một cách hợp lý, 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, dưới sự thúc đẩy của bản năng kiếm lợi, thường thiếu động lực đủ mạnh để chủ động đối mặt với những thách thức này.
Công nghệ blockchain với đặc tính phi tập trung, minh bạch và chống kiểm duyệt đã mở ra những khả năng mới cho sự phát triển bền vững của ngành AI. Hiện tại, đã xuất hiện nhiều ứng dụng "Web3 AI" trên các blockchain chính. Tuy nhiên, phân tích sâu cho thấy, những dự án này vẫn tồn tại 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 mở thực sự; 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 các tình huống ứng dụng, độ sâu và độ rộng của đổi mới cần được nâng cao.
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 trong việc hỗ trợ các ứng dụng AI quy mô lớn, đồng thời cạnh tranh về hiệu suất với các giải pháp tập trung, chúng ta cần thiết kế một blockchain Layer 1 được chế tạo riêng cho AI. Điều này sẽ cung cấp nền tảng vững chắc cho đổi mới mở, dân chủ quản trị và an toàn dữ liệu của AI, thúc đẩy sự phát triển thịnh vượng của hệ sinh thái AI phi tập trung.
Đặc điểm cốt lõi của AI Layer 1
AI Layer 1 là một blockchain được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng AI, với kiến trúc và hiệu suất của nó được xây dựng chặt chẽ xung quanh 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 Cốt 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 các nút blockchain truyền thống chủ yếu tập trung vào việc ghi chép sổ cái, các nút của AI Layer 1 cần đảm nhận những nhiệm vụ phức tạp hơn, không chỉ cung cấp sức mạnh tính toán, hoàn thành việc đào tạo và suy luận mô hình AI, mà còn cần đóng góp vào lưu trữ, dữ liệu, băng thông và các tài nguyên đa dạng khác, từ đó phá vỡ sự độc quyền của các ông lớn trung tâm trong cơ sở hạ tầng AI. Điều này đặt ra yêu cầu cao hơn đối với cơ chế đồng thuận và khuyến khích ở tầng dưới: AI Layer 1 phải có khả năng đánh giá, khuyến khích và xác minh chính xác đóng góp thực tế của các nút trong các nhiệm vụ như suy luận, đào tạo AI, nhằm đảm bảo an ninh cho mạng lưới và phân bổ tài nguyên một cách hiệu quả. Chỉ có như vậy mới có thể đảm bảo sự ổn định và thịnh vượng của mạng lưới, đồng thời giảm thiểu chi phí sức mạnh tính toán tổng thể.
Hiệu suất cao vượt trội và khả năng hỗ trợ tác vụ dị biệt Nhiệm vụ AI, đặc biệt là việc đào tạo và suy diễn 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 khác nhau, bao gồm các cấu trúc mô hình khác nhau, xử lý dữ liệu, suy diễn, lưu trữ và nhiều tình huống đa dạng khác. AI Layer 1 phải được tối ưu hóa sâu sắc trên kiến trúc nền tảng để đáp ứng các yêu cầu về thông lượng cao, độ trễ thấp và khả năng xử lý song song linh hoạt, đồng thời thiết lập khả năng hỗ trợ gốc cho các tài nguyên tính toán khác nhau, 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 giản" đến "hệ sinh thái phức tạp đa dạng."
Tính khả thi và đảm bảo đầu ra đáng tin cậy AI Layer 1 không chỉ phải ngăn chặn các mối nguy hiểm về an ninh như mô hình xấu, thao túng dữ liệu, mà còn phải đảm bảo tính khả thi và sự đồng bộ của kết quả đầu ra AI từ cơ chế nền tảng. Bằng cách tích hợp các công nghệ tiên tiến như môi trường thực thi đáng tin cậy (TEE), chứng minh không biết (ZK), và tính toán an toàn đa bên (MPC), nền tảng có thể cho phép từng 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 giúp người dùng làm rõ logic và cơ sở của đầu ra AI, đạt được "được như mong muốn", nâng cao sự tin tưởng và hài lòng của người dùng đối với các sản phẩm AI.
Bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu Các 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 khả thi trong khi áp dụng các công nghệ xử lý dữ liệu mã hóa, các giao thức tính toán quyền riêng tư và quản lý quyền dữ liệu, nhằm 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 lắng của người dùng về an toàn dữ liệu.
Khả năng hỗ trợ và phát triển hệ sinh thái mạnh mẽ Là hạ tầng Layer 1 gốc AI, nền tảng không chỉ cần có tính tiên tiến về công nghệ mà còn phải cung cấp đầy đủ các công cụ phát triển, SDK tích hợp, hỗ trợ vận hành và cơ chế khuyến khích cho các nhà phát triển, người điều hành nút, nhà cung cấp dịch vụ AI và các bên tham gia khác trong hệ sinh thái. Bằng cách tối ưu hóa liên tục khả năng sử dụng của nền tảng và trải nghiệm của nhà phát triển, thúc đẩy sự phát triển đa dạng của các ứng dụng gốc AI, đạt được sự thịnh vượng bền vững cho hệ sinh thái AI phi tập trung.
Dựa trên bối cảnh và mong đợi trên, bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết về sáu dự án đại diện cho AI Layer1 bao gồm Sentient, Sahara AI, Ritual, Gensyn, Bittensor và 0G, hệ thống tổng hợp tiến triển mới nhất của lĩnh vực này, phân tích tình trạng 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
Tóm tắt dự án
Sentient là một nền tảng giao thức mã nguồn mở, đang xây dựng một chuỗi blockchain AI Layer1 ( giai đoạn ban đầu là Layer 2, sau đó sẽ di chuyển đến 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 giải quyết các vấn đề về quyền sở hữu mô hình, theo dõi gọi và phân bổ giá trị trong thị trường LLM tập trung thông qua khung "OML" (mở, có lợi nhuận, trung thành), để cho phép các mô hình AI đạt được cấu trúc quyền sở hữu trên chuỗi, minh bạch trong việc gọi và phân chia giá trị. Tầm nhìn của Sentient là cho phép bất kỳ ai có thể xây dựng, hợp tác, sở hữu và biến sản phẩm AI thành tiền, từ đó thúc đẩy một hệ sinh thái mạng lưới AI Agent công bằng và mở.
Đội ngũ Sentient Foundation quy tụ các chuyên gia học thuật hàng đầu thế giới, những người khởi nghiệp trong lĩnh vực blockchain và kỹ sư, cam kết xây dựng một nền tảng AGI được điều hành bởi cộng đồng, 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, chịu trách nhiệm về an toàn AI và bảo vệ quyền riêng tư, trong khi đó, chiến lược blockchain và hệ sinh thái được dẫn dắt bởi đồng sáng lập Polygon Sandeep Nailwal. Các thành viên trong đội ngũ có nền tảng từ các công ty nổi tiếng như Meta, Coinbase, Polygon, cũng như các trường đại học hàng đầu như Đại học Princeton và Viện Công nghệ Ấn Độ, bao phủ các lĩnh vực AI/ML, NLP, thị giác máy tính, cùng nhau thúc đẩy dự án thực hiện.
Là một dự án khởi nghiệp thứ hai của Sandeep Nailwal, đồng sáng lập Polygon, Sentient từ khi thành lập đã mang theo một vầng hào quang, sở hữu nguồn lực phong phú, mối quan hệ và độ nhận diện thị trường cao, cung cấp sự bảo đảm mạnh mẽ cho sự phát triển của dự án. Giữa năm 2024, Sentient đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống 85 triệu USD, do Founders Fund, Pantera và Framework Ventures dẫn dắt, cùng với hàng chục quỹ đầu tư nổi tiếng khác như Delphi, Hashkey và Spartan.
Thiết kế kiến trúc và lớp ứng dụng
Cơ sở hạ tầng
Cấu trúc cốt lõi
Cấu trúc cốt lõi của Sentient bao gồm hai phần: Ống dẫn AI (AI Pipeline) và hệ thống blockchain.
Công cụ AI là nền tảng để phát triển và đào tạo các tác phẩm "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 các giao thức, đảm bảo quyền sở hữu, theo dõi việc sử dụng, phân phối lợi nhuận và quản trị công bằng cho các sản phẩm AI. Cấu trúc cụ thể được chia thành bốn lớp:
Khung mô hình OML
Khung OML (Mở Open, Có thể kiếm tiền Monetizable, Trung thành Loyal) là ý tưởng cốt lõi mà 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. Bằng cách kết hợp công nghệ on-chain và mật mã gốc AI, có các đặc điểm sau:
AI gốc mật mã học (AI-native Cryptography)
Mã hóa nguyên sinh AI là việc sử dụng tính liên tục của mô hình AI, cấu trúc hình cầu thấp chiều và đặc tính khả vi của mô hình, để phát triển cơ chế bảo mật nhẹ "có thể xác minh nhưng không thể xóa 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.
Khung quyền sở hữu mô hình và thực thi an toàn
Sentient hiện đang áp dụng Melange hỗn hợp bảo mật: xác thực bằng dấu vân tay, thực thi TEE, hợp đồng trên chuỗi kết hợp phân chia lợi nhuận. Phương pháp dấu vân tay là OML 1.0 thực hiện dòng chính, nhấn mạnh tư tưởng "Bảo mật lạc quan (Optimistic Security)", tức là mặc định tuân thủ, có thể phát hiện và xử phạt khi vi phạm.
Cơ chế dấu vân tay là một thực hiện quan trọng 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 huấn luyện. 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 trái phép. Cơ chế này không chỉ bảo vệ quyền lợi của các nhà phát triển mô hình mà còn cung cấp một 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 không có giấy phép. Mặc dù TEE phụ thuộc vào phần cứng và có một số rủi ro về an ninh, nhưng những lợi thế về hiệu suất cao và tính thời gian thực của nó khiến nó trở thành công nghệ cốt lõi trong việc triển khai mô hình hiện tại.
Trong tương lai, Sentient dự kiến sẽ áp dụng công nghệ chứng minh không biết (ZK) và mã hóa đồng nhất hoàn toàn (FHE) để tăng cường bảo vệ quyền riêng tư và khả năng xác minh, phục vụ cho việc triển khai phi tập trung các mô hình AI.