Trong những năm gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ blockchain và trí tuệ nhân tạo, sự kết hợp giữa Web3 và AI đã trở thành một trong những chủ đề được quan tâm nhất trong lĩnh vực công nghệ. Tuy nhiên, lĩnh vực mới nổi này vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm sự phức tạp trong việc tích hợp công nghệ, vấn đề quản lý quyền lực dữ liệu, và mâu thuẫn giữa đầu cơ thị trường và giá trị thực.
Trong không gian do Jinse Finance tổ chức, hai nhân vật trong ngành: Người sáng lập và Giám đốc điều hành của LingoAI, Una Wang; LOYAL Lộ Yáo đã tiến hành thảo luận sâu sắc về "Liệu có cơ hội nào cho câu chuyện Web3 kết hợp AI hay không", phân tích hiện trạng và hướng đi tương lai từ nhiều khía cạnh như công nghệ, hệ sinh thái, và niềm tin của người dùng. Dưới đây là sự tổng hợp và phân tích các quan điểm cốt lõi của khách mời:
Một, Chủ đề cốt lõi của sự hòa nhập giữa Web3 và AI: Quyền lực dữ liệu và giá trị công nghệ
1. Bản chất của Web3 là giải quyết vấn đề quyền sở hữu dữ liệu
Guest Una chỉ ra rằng khái niệm Web3 đã được đề xuất bởi Tim Berners-Lee, cha đẻ của World Wide Web, ngay từ 20 năm trước và mục tiêu cốt lõi của nó là phá vỡ sự độc quyền dữ liệu trong kỷ nguyên Web2 và cho phép người dùng thực sự sở hữu và kiểm soát dữ liệu của riêng họ. "Trong mô hình Web2, các nền tảng như Facebook và Douyin kiếm tiền từ dữ liệu người dùng mà không phân phối doanh thu cho những người đóng góp dữ liệu. Mặt khác, Web3 trả lại quyền sở hữu dữ liệu cho người dùng thông qua giao thức phi tập trung và đạt được quản trị minh bạch thông qua công nghệ blockchain. Bà nhấn mạnh rằng sự thay đổi này sẽ không chỉ giải quyết các vấn đề tuân thủ như GDPR mà còn cung cấp nguồn dữ liệu chất lượng cao cho AI.
Lấy ChatGPT làm ví dụ, Una minh họa rằng việc đào tạo các mô hình AI hiện tại phụ thuộc nhiều vào việc thu thập dữ liệu từ các nền tảng tập trung, nhưng dữ liệu này thường liên quan đến lạm dụng quyền riêng tư và rủi ro tuân thủ. "Nếu người dùng có thể độc lập cho phép sử dụng dữ liệu thông qua các giao thức Web3 và gặt hái lợi ích từ nó, điều này sẽ cung cấp một hệ sinh thái dữ liệu tuân thủ và bền vững để phát triển AI." Cô tin rằng sự phù hợp tự nhiên giữa blockchain và AI nằm ở chỗ cái trước giải quyết vấn đề sở hữu và lưu thông dữ liệu, và cái sau đòi hỏi dữ liệu khổng lồ để cải thiện khả năng của mô hình và sự kết hợp của cả hai sẽ giải phóng tiềm năng to lớn.
2. Ngành lệch khỏi quỹ đạo chính: Theo đuổi đầu cơ tài chính quá mức
Một số khách mời đã đề cập rằng có một "sai lệch tường thuật" nghiêm trọng trong lĩnh vực Web3 hiện tại. Ông Lu Yao nói thẳng: "Nhiều người đánh đồng Web3 với tiền điện tử và đầu cơ, bỏ qua bản chất kỹ thuật của nó. Sự hỗn loạn của ngành công nghiệp sau năm 2017 đã dẫn đến việc trục xuất tiền tốt khỏi tiền xấu và nhiều bên dự án chỉ tập trung vào việc rút tiền mặt hơn là giải quyết các vấn đề thực tế. "Hành vi thiển cận này không chỉ làm tổn hại đến uy tín của ngành mà còn dẫn đến việc thiếu các ứng dụng Web3 thực sự phi thường.
Phân tích thêm của Una cho thấy sự hiểu lầm của thị trường về Web3 bắt nguồn từ việc "quá gần với tiền bạc". "Blockchain và tiền mã hóa vốn có thuộc tính tài chính tự nhiên, nhưng nếu chỉ coi chúng là công cụ đầu cơ, ngành sẽ rơi vào vòng luẩn quẩn. Giá trị thực sự nên thể hiện qua việc sử dụng công nghệ để giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu, nâng cao trải nghiệm người dùng và các điểm đau cốt lõi khác."
Hai, vấn đề và con đường đột phá của sự hội nhập công nghệ
1. Mâu thuẫn giữa bảo vệ quyền riêng tư và tính minh bạch
Bảo vệ quyền riêng tư là trọng tâm khi thảo luận về các thách thức kỹ thuật của sự hội tụ của Web3 và AI. Người điều hành hỏi, "Liệu xung đột giữa tính minh bạch của blockchain và quyền riêng tư dữ liệu cần thiết cho đào tạo AI có phải là một trở ngại cho sự hội tụ không?" UNA trả lời rằng mâu thuẫn này có thể được giải quyết thông qua cơ chế ủy quyền theo cấp độ. Người dùng có thể chọn mở dữ liệu không nhạy cảm để đào tạo mô hình AI và phần bảo mật được bảo vệ bằng công nghệ mã hóa. Ví dụ: các giao thức dựa trên bằng chứng không có kiến thức có thể xác minh tính hợp lệ của dữ liệu mà không làm lộ dữ liệu gốc. ”
Lộ Yảo bổ sung rằng, tính minh bạch chính là nền tảng để xây dựng niềm tin. "Thông qua việc ghi lại toàn bộ quá trình đóng góp và sử dụng dữ liệu trên blockchain, vừa có thể ngăn chặn việc lạm dụng dữ liệu, vừa có thể khuyến khích người dùng tham gia. Ví dụ, các nhà phát triển dự án có thể khuyến khích người dùng đóng góp dữ liệu chất lượng cao thông qua cơ chế thưởng bằng token, và hạn chế hành vi xấu thông qua hệ thống danh tiếng trên chuỗi."
2. Khả năng kỹ thuật và khoảng cách giữa khả thi và thực tiễn
Mặc dù giải pháp công nghệ đã có hình dạng ban đầu, nhưng việc triển khai thực tế vẫn gặp phải những trở ngại. Una chỉ ra: "Các dự án kết hợp Web3 và AI hiện tại chủ yếu vẫn dừng lại ở giai đoạn khái niệm, thiếu mô hình kinh doanh rõ ràng và nhu cầu thực sự từ người dùng. Nhiều nhà phát triển vì muốn bắt kịp xu hướng, đã một cách không tự nhiên nhồi nhét các chức năng AI vào ứng dụng blockchain, khiến chúng trở nên không ăn nhập. " Cô ấy cho rằng, chìa khóa thành công nằm ở việc xác định đúng bối cảnh, chẳng hạn như chia sẻ dữ liệu y tế phi tập trung, xác thực bản quyền nội dung của người sáng tạo.
Lu Yao lấy các sản phẩm tạo lập thị trường làm ví dụ và đề xuất tiềm năng ứng dụng của AI trong lĩnh vực tài chính. "Các nhà tạo lập thị trường truyền thống dựa vào các chiến lược thủ công và có nguy cơ thao túng thị trường. Nếu thanh khoản được tự động cung cấp thông qua các thuật toán AI, kết hợp với tính minh bạch của blockchain, tính công bằng của các giao dịch có thể được cải thiện rất nhiều. Nhưng ông cũng thừa nhận rằng các sản phẩm như vậy cần phải trải qua quá trình xác minh lâu dài trước khi chúng có thể có được sự tin tưởng của người dùng. Bảo mật quỹ, ổn định thuật toán và tuân thủ là tất cả các ngưỡng phải vượt qua. ”
Ba, Niềm tin của người dùng và xây dựng hệ sinh thái
1. Làm thế nào để phá vỡ sự kỳ thị "Web3 là một trò lừa đảo"
Lộ Diêu từ trải nghiệm cá nhân chỉ ra rằng ngành Web3 đang đối mặt với một cuộc khủng hoảng niềm tin nghiêm trọng. "Khi tôi nhắc đến việc mình làm trong ngành Web3 ở các lĩnh vực truyền thống, người đối diện thường liên tưởng đến gian lận hoặc đầu cơ. Sự kỳ thị này xuất phát từ sự phát triển hỗn loạn của các dự án đầu tiên và thiếu sự quản lý." Ông kêu gọi các người tham gia ngành nên chú trọng hơn đến giá trị sản phẩm thay vì đầu cơ ngắn hạn. "Chỉ khi tạo ra những ứng dụng thực sự giải quyết được điểm đau của người dùng, chúng ta mới có thể đảo ngược nhận thức của bên ngoài."
Una cho rằng giáo dục và truyền bá là chìa khóa. "Nhiều người dùng thậm chí cả những người hành nghề không hiểu sứ mệnh cốt lõi của Web3. Chúng ta cần nâng cao nhận thức của công chúng thông qua hợp tác quốc tế (chẳng hạn như hợp tác với Diễn đàn Quản trị Internet Liên Hợp Quốc), đồng thời thúc đẩy các giao thức tiêu chuẩn hóa và khung quản trị, giảm thiểu sự hỗn loạn trong ngành."
2. AI hỗn hợp và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng
Đối với tình trạng lạm dụng dữ liệu người dùng trong ứng dụng AI, Una đã đưa ra giải pháp "AI kết hợp". "Người dùng có thể lưu trữ dữ liệu riêng tư trên thiết bị cục bộ hoặc mạng phi tập trung, chỉ cấp quyền cho các đại lý AI cụ thể sử dụng. Ví dụ, dữ liệu sức khỏe cá nhân được xử lý bởi AI cục bộ, trong khi dữ liệu công cộng (như thông tin thời tiết) có thể được gọi từ các mô hình mở như ChatGPT." Mô hình này vừa bảo vệ quyền riêng tư, vừa tận dụng tối đa khả năng của AI.
Cô ấy tiếp tục đề cập rằng hệ sinh thái mã nguồn mở sẽ thúc đẩy quá trình này. "Các mô hình mã nguồn mở như Llama của Meta, DeepSeek đã hạ thấp rào cản kỹ thuật, giúp nhiều nhà phát triển có thể tham gia vào việc xây dựng các ứng dụng AI lấy người dùng làm trung tâm. Trong tương lai, mỗi người dùng có thể sở hữu một trợ lý AI riêng, những trợ lý này được đào tạo dựa trên dữ liệu cá nhân, nhưng quyền sở hữu dữ liệu luôn nằm trong tay người dùng."
Bốn, Triển vọng Tương lai: Tích lũy Công nghệ và Hợp tác Hệ sinh thái
1. Từ đầu cơ đến giá trị: Quy tắc sinh tồn của các dự án
Nếu các dự án Web3 muốn tồn tại lâu dài, chúng phải cân bằng giữa kinh tế token và giá trị công nghệ. "Token không nên chỉ là công cụ huy động vốn, mà cần phải gắn liền sâu sắc với chức năng sản phẩm. Ví dụ, thông qua token để khuyến khích người dùng đóng góp dữ liệu, tham gia quản trị, hoặc đổi lấy dịch vụ." Ông khuyên các nhà đầu tư nên chú ý đến nền tảng của nhóm và khả năng triển khai công nghệ, thay vì mù quáng theo đuổi độ nóng của thị trường.
Una cho biết "ChatGPT đã trải qua hàng chục năm tích lũy công nghệ và Web3 cũng cần sự kiên nhẫn. Các nhà phát triển dự án nên tập trung vào các tình huống cụ thể, chẳng hạn như thực hiện việc chuyển dữ liệu xuyên nền tảng thông qua blockchain, hoặc sử dụng AI để tối ưu hóa hiệu suất thực thi hợp đồng thông minh."
2. Cân bằng giữa quản lý và đổi mới
Các khách mời đều cho rằng, việc tuân thủ quy định là một chủ đề không thể tránh khỏi trong sự kết hợp giữa Web3 và AI. Una lấy Singapore làm ví dụ, chỉ ra rằng chính phủ cần tăng cường bảo vệ nhà đầu tư trong khi khuyến khích đổi mới. "Sự kiện FTX đã phơi bày sự mong manh của các sàn giao dịch tập trung, trong tương lai sự kết hợp giữa tài chính phi tập trung (DeFi) và AI có thể trở thành bước đột phá, nhưng cần thiết phải xây dựng một cơ chế kiểm toán minh bạch và khung tách biệt rủi ro."
Lộ Diêu bổ sung rằng, quy định không nên cứng nhắc. "Chẳng hạn, thuật toán tạo thị trường tự động có thể được giám sát thời gian thực thông qua các bản ghi trên chuỗi, vừa đảm bảo tính công bằng, vừa cung cấp dữ liệu hỗ trợ cho việc quản lý. Chìa khóa là tìm ra điểm cân bằng giữa đổi mới công nghệ và kiểm soát rủi ro."
Kết luận: Thị trường gấu rèn luyện bản thân, thị trường bò chờ hoa nở
Dù là cuộc cách mạng quyền sở hữu dữ liệu mà cô Una đề xuất, hay sản phẩm tạo lập thị trường AI mà Lộ Duẩn hình dung, cả hai đều cần trải qua quá trình phát triển công nghệ và xây dựng hệ sinh thái. Sự kết hợp giữa Web3 và AI không phải là một thứ ghép nối, mà là sự tiến hóa công nghệ tất yếu. Khi quyền lực dữ liệu bị phá vỡ và quyền sở hữu của người dùng được thiết lập, chúng ta sẽ chào đón một kỷ nguyên số công bằng và thông minh hơn. Và việc hiện thực hóa tầm nhìn này cần sự kiên trì và khám phá của từng người tham gia.
Liên kết phát lại trực tiếp:
Phần 1:
Phần 2:
Ghi chú: Bài viết này được biên soạn dựa trên cuộc thảo luận trực tiếp của các khách mời, không cấu thành lời khuyên đầu tư. Thị trường có rủi ro, quyết định cần thận trọng.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Thị trường tăng thiếu vắng, liệu còn cơ hội cho câu chuyện Web3+AI?
Giới thiệu
Trong những năm gần đây, với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ blockchain và trí tuệ nhân tạo, sự kết hợp giữa Web3 và AI đã trở thành một trong những chủ đề được quan tâm nhất trong lĩnh vực công nghệ. Tuy nhiên, lĩnh vực mới nổi này vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm sự phức tạp trong việc tích hợp công nghệ, vấn đề quản lý quyền lực dữ liệu, và mâu thuẫn giữa đầu cơ thị trường và giá trị thực.
Trong không gian do Jinse Finance tổ chức, hai nhân vật trong ngành: Người sáng lập và Giám đốc điều hành của LingoAI, Una Wang; LOYAL Lộ Yáo đã tiến hành thảo luận sâu sắc về "Liệu có cơ hội nào cho câu chuyện Web3 kết hợp AI hay không", phân tích hiện trạng và hướng đi tương lai từ nhiều khía cạnh như công nghệ, hệ sinh thái, và niềm tin của người dùng. Dưới đây là sự tổng hợp và phân tích các quan điểm cốt lõi của khách mời:
Một, Chủ đề cốt lõi của sự hòa nhập giữa Web3 và AI: Quyền lực dữ liệu và giá trị công nghệ
1. Bản chất của Web3 là giải quyết vấn đề quyền sở hữu dữ liệu
Guest Una chỉ ra rằng khái niệm Web3 đã được đề xuất bởi Tim Berners-Lee, cha đẻ của World Wide Web, ngay từ 20 năm trước và mục tiêu cốt lõi của nó là phá vỡ sự độc quyền dữ liệu trong kỷ nguyên Web2 và cho phép người dùng thực sự sở hữu và kiểm soát dữ liệu của riêng họ. "Trong mô hình Web2, các nền tảng như Facebook và Douyin kiếm tiền từ dữ liệu người dùng mà không phân phối doanh thu cho những người đóng góp dữ liệu. Mặt khác, Web3 trả lại quyền sở hữu dữ liệu cho người dùng thông qua giao thức phi tập trung và đạt được quản trị minh bạch thông qua công nghệ blockchain. Bà nhấn mạnh rằng sự thay đổi này sẽ không chỉ giải quyết các vấn đề tuân thủ như GDPR mà còn cung cấp nguồn dữ liệu chất lượng cao cho AI.
Lấy ChatGPT làm ví dụ, Una minh họa rằng việc đào tạo các mô hình AI hiện tại phụ thuộc nhiều vào việc thu thập dữ liệu từ các nền tảng tập trung, nhưng dữ liệu này thường liên quan đến lạm dụng quyền riêng tư và rủi ro tuân thủ. "Nếu người dùng có thể độc lập cho phép sử dụng dữ liệu thông qua các giao thức Web3 và gặt hái lợi ích từ nó, điều này sẽ cung cấp một hệ sinh thái dữ liệu tuân thủ và bền vững để phát triển AI." Cô tin rằng sự phù hợp tự nhiên giữa blockchain và AI nằm ở chỗ cái trước giải quyết vấn đề sở hữu và lưu thông dữ liệu, và cái sau đòi hỏi dữ liệu khổng lồ để cải thiện khả năng của mô hình và sự kết hợp của cả hai sẽ giải phóng tiềm năng to lớn.
2. Ngành lệch khỏi quỹ đạo chính: Theo đuổi đầu cơ tài chính quá mức
Một số khách mời đã đề cập rằng có một "sai lệch tường thuật" nghiêm trọng trong lĩnh vực Web3 hiện tại. Ông Lu Yao nói thẳng: "Nhiều người đánh đồng Web3 với tiền điện tử và đầu cơ, bỏ qua bản chất kỹ thuật của nó. Sự hỗn loạn của ngành công nghiệp sau năm 2017 đã dẫn đến việc trục xuất tiền tốt khỏi tiền xấu và nhiều bên dự án chỉ tập trung vào việc rút tiền mặt hơn là giải quyết các vấn đề thực tế. "Hành vi thiển cận này không chỉ làm tổn hại đến uy tín của ngành mà còn dẫn đến việc thiếu các ứng dụng Web3 thực sự phi thường.
Phân tích thêm của Una cho thấy sự hiểu lầm của thị trường về Web3 bắt nguồn từ việc "quá gần với tiền bạc". "Blockchain và tiền mã hóa vốn có thuộc tính tài chính tự nhiên, nhưng nếu chỉ coi chúng là công cụ đầu cơ, ngành sẽ rơi vào vòng luẩn quẩn. Giá trị thực sự nên thể hiện qua việc sử dụng công nghệ để giải quyết vấn đề độc quyền dữ liệu, nâng cao trải nghiệm người dùng và các điểm đau cốt lõi khác."
Hai, vấn đề và con đường đột phá của sự hội nhập công nghệ
1. Mâu thuẫn giữa bảo vệ quyền riêng tư và tính minh bạch
Bảo vệ quyền riêng tư là trọng tâm khi thảo luận về các thách thức kỹ thuật của sự hội tụ của Web3 và AI. Người điều hành hỏi, "Liệu xung đột giữa tính minh bạch của blockchain và quyền riêng tư dữ liệu cần thiết cho đào tạo AI có phải là một trở ngại cho sự hội tụ không?" UNA trả lời rằng mâu thuẫn này có thể được giải quyết thông qua cơ chế ủy quyền theo cấp độ. Người dùng có thể chọn mở dữ liệu không nhạy cảm để đào tạo mô hình AI và phần bảo mật được bảo vệ bằng công nghệ mã hóa. Ví dụ: các giao thức dựa trên bằng chứng không có kiến thức có thể xác minh tính hợp lệ của dữ liệu mà không làm lộ dữ liệu gốc. ”
Lộ Yảo bổ sung rằng, tính minh bạch chính là nền tảng để xây dựng niềm tin. "Thông qua việc ghi lại toàn bộ quá trình đóng góp và sử dụng dữ liệu trên blockchain, vừa có thể ngăn chặn việc lạm dụng dữ liệu, vừa có thể khuyến khích người dùng tham gia. Ví dụ, các nhà phát triển dự án có thể khuyến khích người dùng đóng góp dữ liệu chất lượng cao thông qua cơ chế thưởng bằng token, và hạn chế hành vi xấu thông qua hệ thống danh tiếng trên chuỗi."
2. Khả năng kỹ thuật và khoảng cách giữa khả thi và thực tiễn
Mặc dù giải pháp công nghệ đã có hình dạng ban đầu, nhưng việc triển khai thực tế vẫn gặp phải những trở ngại. Una chỉ ra: "Các dự án kết hợp Web3 và AI hiện tại chủ yếu vẫn dừng lại ở giai đoạn khái niệm, thiếu mô hình kinh doanh rõ ràng và nhu cầu thực sự từ người dùng. Nhiều nhà phát triển vì muốn bắt kịp xu hướng, đã một cách không tự nhiên nhồi nhét các chức năng AI vào ứng dụng blockchain, khiến chúng trở nên không ăn nhập. " Cô ấy cho rằng, chìa khóa thành công nằm ở việc xác định đúng bối cảnh, chẳng hạn như chia sẻ dữ liệu y tế phi tập trung, xác thực bản quyền nội dung của người sáng tạo.
Lu Yao lấy các sản phẩm tạo lập thị trường làm ví dụ và đề xuất tiềm năng ứng dụng của AI trong lĩnh vực tài chính. "Các nhà tạo lập thị trường truyền thống dựa vào các chiến lược thủ công và có nguy cơ thao túng thị trường. Nếu thanh khoản được tự động cung cấp thông qua các thuật toán AI, kết hợp với tính minh bạch của blockchain, tính công bằng của các giao dịch có thể được cải thiện rất nhiều. Nhưng ông cũng thừa nhận rằng các sản phẩm như vậy cần phải trải qua quá trình xác minh lâu dài trước khi chúng có thể có được sự tin tưởng của người dùng. Bảo mật quỹ, ổn định thuật toán và tuân thủ là tất cả các ngưỡng phải vượt qua. ”
Ba, Niềm tin của người dùng và xây dựng hệ sinh thái
1. Làm thế nào để phá vỡ sự kỳ thị "Web3 là một trò lừa đảo"
Lộ Diêu từ trải nghiệm cá nhân chỉ ra rằng ngành Web3 đang đối mặt với một cuộc khủng hoảng niềm tin nghiêm trọng. "Khi tôi nhắc đến việc mình làm trong ngành Web3 ở các lĩnh vực truyền thống, người đối diện thường liên tưởng đến gian lận hoặc đầu cơ. Sự kỳ thị này xuất phát từ sự phát triển hỗn loạn của các dự án đầu tiên và thiếu sự quản lý." Ông kêu gọi các người tham gia ngành nên chú trọng hơn đến giá trị sản phẩm thay vì đầu cơ ngắn hạn. "Chỉ khi tạo ra những ứng dụng thực sự giải quyết được điểm đau của người dùng, chúng ta mới có thể đảo ngược nhận thức của bên ngoài."
Una cho rằng giáo dục và truyền bá là chìa khóa. "Nhiều người dùng thậm chí cả những người hành nghề không hiểu sứ mệnh cốt lõi của Web3. Chúng ta cần nâng cao nhận thức của công chúng thông qua hợp tác quốc tế (chẳng hạn như hợp tác với Diễn đàn Quản trị Internet Liên Hợp Quốc), đồng thời thúc đẩy các giao thức tiêu chuẩn hóa và khung quản trị, giảm thiểu sự hỗn loạn trong ngành."
2. AI hỗn hợp và quyền sở hữu dữ liệu của người dùng
Đối với tình trạng lạm dụng dữ liệu người dùng trong ứng dụng AI, Una đã đưa ra giải pháp "AI kết hợp". "Người dùng có thể lưu trữ dữ liệu riêng tư trên thiết bị cục bộ hoặc mạng phi tập trung, chỉ cấp quyền cho các đại lý AI cụ thể sử dụng. Ví dụ, dữ liệu sức khỏe cá nhân được xử lý bởi AI cục bộ, trong khi dữ liệu công cộng (như thông tin thời tiết) có thể được gọi từ các mô hình mở như ChatGPT." Mô hình này vừa bảo vệ quyền riêng tư, vừa tận dụng tối đa khả năng của AI.
Cô ấy tiếp tục đề cập rằng hệ sinh thái mã nguồn mở sẽ thúc đẩy quá trình này. "Các mô hình mã nguồn mở như Llama của Meta, DeepSeek đã hạ thấp rào cản kỹ thuật, giúp nhiều nhà phát triển có thể tham gia vào việc xây dựng các ứng dụng AI lấy người dùng làm trung tâm. Trong tương lai, mỗi người dùng có thể sở hữu một trợ lý AI riêng, những trợ lý này được đào tạo dựa trên dữ liệu cá nhân, nhưng quyền sở hữu dữ liệu luôn nằm trong tay người dùng."
Bốn, Triển vọng Tương lai: Tích lũy Công nghệ và Hợp tác Hệ sinh thái
1. Từ đầu cơ đến giá trị: Quy tắc sinh tồn của các dự án
Nếu các dự án Web3 muốn tồn tại lâu dài, chúng phải cân bằng giữa kinh tế token và giá trị công nghệ. "Token không nên chỉ là công cụ huy động vốn, mà cần phải gắn liền sâu sắc với chức năng sản phẩm. Ví dụ, thông qua token để khuyến khích người dùng đóng góp dữ liệu, tham gia quản trị, hoặc đổi lấy dịch vụ." Ông khuyên các nhà đầu tư nên chú ý đến nền tảng của nhóm và khả năng triển khai công nghệ, thay vì mù quáng theo đuổi độ nóng của thị trường.
Una cho biết "ChatGPT đã trải qua hàng chục năm tích lũy công nghệ và Web3 cũng cần sự kiên nhẫn. Các nhà phát triển dự án nên tập trung vào các tình huống cụ thể, chẳng hạn như thực hiện việc chuyển dữ liệu xuyên nền tảng thông qua blockchain, hoặc sử dụng AI để tối ưu hóa hiệu suất thực thi hợp đồng thông minh."
2. Cân bằng giữa quản lý và đổi mới
Các khách mời đều cho rằng, việc tuân thủ quy định là một chủ đề không thể tránh khỏi trong sự kết hợp giữa Web3 và AI. Una lấy Singapore làm ví dụ, chỉ ra rằng chính phủ cần tăng cường bảo vệ nhà đầu tư trong khi khuyến khích đổi mới. "Sự kiện FTX đã phơi bày sự mong manh của các sàn giao dịch tập trung, trong tương lai sự kết hợp giữa tài chính phi tập trung (DeFi) và AI có thể trở thành bước đột phá, nhưng cần thiết phải xây dựng một cơ chế kiểm toán minh bạch và khung tách biệt rủi ro."
Lộ Diêu bổ sung rằng, quy định không nên cứng nhắc. "Chẳng hạn, thuật toán tạo thị trường tự động có thể được giám sát thời gian thực thông qua các bản ghi trên chuỗi, vừa đảm bảo tính công bằng, vừa cung cấp dữ liệu hỗ trợ cho việc quản lý. Chìa khóa là tìm ra điểm cân bằng giữa đổi mới công nghệ và kiểm soát rủi ro."
Kết luận: Thị trường gấu rèn luyện bản thân, thị trường bò chờ hoa nở
Dù là cuộc cách mạng quyền sở hữu dữ liệu mà cô Una đề xuất, hay sản phẩm tạo lập thị trường AI mà Lộ Duẩn hình dung, cả hai đều cần trải qua quá trình phát triển công nghệ và xây dựng hệ sinh thái. Sự kết hợp giữa Web3 và AI không phải là một thứ ghép nối, mà là sự tiến hóa công nghệ tất yếu. Khi quyền lực dữ liệu bị phá vỡ và quyền sở hữu của người dùng được thiết lập, chúng ta sẽ chào đón một kỷ nguyên số công bằng và thông minh hơn. Và việc hiện thực hóa tầm nhìn này cần sự kiên trì và khám phá của từng người tham gia.
Liên kết phát lại trực tiếp:
Phần 1:
Phần 2:
Ghi chú: Bài viết này được biên soạn dựa trên cuộc thảo luận trực tiếp của các khách mời, không cấu thành lời khuyên đầu tư. Thị trường có rủi ro, quyết định cần thận trọng.