Với sự bùng nổ của AI, tại sao Web3 lại không thể thiếu?

Tác giả gốc: Đằng Yến

Bản dịch gốc: Luffy, Tin tức tầm nhìn xa

Một phép ẩn dụ mà tôi từng nghe là AI tạo sinh có nghĩa là khám phá ra một lục địa mới trên Trái Đất với 100 tỷ người siêu thông minh sẵn sàng làm việc miễn phí.

Thật không thể tin được phải không?

Thế kỷ 21 sẽ được biết đến là kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo của nhân loại.

Chúng ta đang chứng kiến sự phát triển ban đầu của một thế hệ công nghệ mới sẽ thay đổi xã hội sâu sắc hơn cả việc phát hiện ra điện, khai thác năng lượng hạt nhân hay thậm chí là khai thác lửa. Đừng tin lời tôi, Vua Anh đã nói thế này:

Thật là một thời đại! Ai mà biết rằng việc cung cấp cho một thuật toán một lượng lớn dữ liệu và chồng lên các tài nguyên điện toán khổng lồ sẽ cho phép AI phát triển các khả năng mới đáng kinh ngạc? Giờ đây, nó có thể tổng hợp, lý luận và thực sự trò chuyện với chúng ta. Nó cho phép chúng ta tương tác với tất cả kiến thức của con người bằng ngôn ngữ tự nhiên, trực quan.

Như Marc Andreessen đã nói một cách ngắn gọn, AI sẽ cứu thế giới.

Sự thay đổi mô hình công nghệ

Tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo đại diện cho hai trong số những sự thay đổi mô hình quan trọng nhất trong công nghệ thế kỷ này.

Sự thay đổi mô hình là một sự đổi mới:

• thay đổi căn bản cách chúng ta vận hành và suy nghĩ về thế giới;

• Có thể áp dụng rộng rãi cho mọi tầng lớp xã hội;

• Mở ra những cấp độ năng suất mới cho nhân loại.

Tôi hào hứng với những tiến bộ mang tính chuyển đổi, không phải ứng dụng truyền thông xã hội mới nhất. AI và tiền điện tử đang phát triển theo con đường riêng của chúng, nhưng tôi hy vọng cả hai sẽ hội tụ. Chúng bổ sung cho nhau:

• AI = Dữ liệu, Máy tính, Tác nhân tự động

• Tiền điện tử = Quyền sở hữu, Điều phối kinh tế, Chống kiểm duyệt

Balaji nói hãy mã hóa mọi thứ. Bạn có hiểu không?

Đằng sau lời bình luận dí dỏm của ông là một sự thật mang tính đột phá. Khi hai lực lượng này, tiền điện tử và trí tuệ nhân tạo, hợp nhất, một điều phi thường sẽ xảy ra. Tiền điện tử hoạt động như một lớp phối hợp tự nhiên cho ngăn xếp AI, cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với công nghệ và với nhau.

Nguồn mở ≠ Phân cấp

Tôi thấy khó chịu khi các thuật ngữ "nguồn mở" và "phi tập trung" thường bị nhầm lẫn và thường được sử dụng thay thế cho nhau. Khi tôi nói chuyện với mọi người về AI phi tập trung, một phản ứng phổ biến là:

“Được thôi, nhưng chúng ta không phải đã có các mô hình AI nguồn mở rồi sao?”

Đây là hai khái niệm rất khác nhau. Cách dễ nhất để hiểu điều này là coi AI phi tập trung như một tập hợp con của AI nguồn mở.

Nguồn mở tập trung vào khả năng tiếp cận và phát triển cộng tác của mã phần mềm, trong khi phi tập trung tập trung vào việc phân phối quyền kiểm soát.

Cấp độ 1: Nguồn mở

Phát triển nguồn mở cho phép công chúng truy cập vào mã nguồn, có thể được bất kỳ ai xem xét, sửa đổi và phân phối. Cách tiếp cận này được xây dựng dựa trên sự hợp tác, minh bạch và phát triển do cộng đồng thúc đẩy.

Bản chất cộng tác của phát triển nguồn mở cho phép lặp lại nhanh chóng và chu kỳ phát triển ngắn hơn. Tôi ví nó như việc xây dựng một tòa nhà chọc trời: bất kỳ ai cũng có thể cải thiện và xây dựng dựa trên công trình trước đó của người khác và có thể đạt được mục tiêu của mình nhanh hơn.

ví dụ:

• Linux là một hệ điều hành mã nguồn mở đã trở thành nền tảng của máy chủ, siêu máy tính và thiết bị tiêu dùng. Nó cung cấp năng lượng cho hầu hết các máy chủ mạng trên thế giới. Quá trình phát triển của nó liên quan đến hàng ngàn lập trình viên và được biết đến với tính ổn định và bảo mật.

• Tương tự như vậy, bản chất mã nguồn mở của Android đã biến nó trở thành hệ điều hành di động thống trị thế giới, cho phép các nhà sản xuất như Samsung, HTC và Xiaomi tạo ra nhiều loại sản phẩm phần cứng chạy Android, giúp giảm đáng kể rào cản gia nhập đối với những người chơi mới.

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các mô hình nguồn mở được phát hành theo giấy phép cho phép bất kỳ ai sử dụng trực tiếp hoặc tinh chỉnh chúng cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Ví dụ, các mô hình như Mixtral 7 B và BERT có sẵn để sử dụng và sửa đổi công khai.

Phong trào nguồn mở đang phát triển nhanh chóng. Hiện tại, có hơn 653.000 mô hình mở có sẵn trên Huggingface.

Nguồn: Huggingface.co

Thật đáng khích lệ khi thấy các mô hình AI nguồn mở lớn nhanh chóng bắt kịp các mô hình độc quyền. Llama-3 của Meta tốn hàng chục tỷ đô la để đào tạo và giờ đây bất kỳ ai có quyền truy cập internet đều có thể sử dụng nó. Nó vượt trội hơn GPT-3.5 và đang nhanh chóng bắt kịp GPT-4.

Điều này không xảy ra vào đầu năm 2023, khi có một khoảng cách hiệu suất rất lớn giữa GPT-4 (đóng) và Llama 65 B (mở). Không ai nghĩ rằng có thể chạy một mô hình chất lượng GPT-4 trên máy tính của riêng họ. Chỉ trong một năm, khoảng cách đã thu hẹp đáng kể và có khả năng sẽ tiếp tục thu hẹp.

Bạn có thể muốn biết:

Tại sao một công ty như Meta lại chi hàng tỷ đô la để đào tạo các mô hình AI, nhưng sau đó lại mở mã nguồn chúng?

• Cuối cùng, nó đi đến niềm tin cốt lõi rằng tiến bộ công nghệ không phải là trò chơi tổng bằng không. Điều đó có nghĩa là mọi người đều thắng.

• Những cải tiến đối với mô hình do cộng đồng thực hiện có thể mang lại lợi ích trực tiếp cho Meta. Ví dụ, nếu ai đó tối ưu hóa mô hình để giảm chi phí vận hành, Meta có thể tiết kiệm tiền.

• Nó sẽ không ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh quảng cáo dành riêng cho ứng dụng của Meta (ví dụ: Instagram, Facebook). Chiến lược này có thể là một phần của chính sách tiêu thổ nhằm gây áp lực lên các công ty đã xây dựng doanh nghiệp xung quanh các mô hình cơ sở độc quyền (như Microsoft và OpenAI). Các giải pháp thay thế nguồn mở rõ ràng sẽ làm suy yếu quá trình thương mại hóa các mô hình độc quyền.

Zach hiểu tại sao mã nguồn mở lại quan trọng

Lẽ thường trong công nghệ áp dụng ở đây: Nếu bạn đi trước, hãy giữ nó độc quyền. Nếu bạn đi sau, hãy biến nó thành nguồn mở.

Tôi hy vọng chúng ta sẽ tiếp tục thấy các mô hình AI nguồn mở chất lượng cao để bất kỳ ai cũng có thể tinh chỉnh và xây dựng các ứng dụng. Điều này rất quan trọng. Các mô hình nguồn mở cung cấp tính bảo mật tốt hơn (nhiều người chú ý đến chúng hơn), tính linh hoạt cao hơn để tùy chỉnh và tiết kiệm chi phí hơn các mô hình nguồn đóng.

Thị trường tự do đã giải quyết được vấn đề về tính khả dụng và khả năng tiếp cận các mô hình AI nền tảng mạnh mẽ hơn, biến chúng thành một loại hàng hóa và tài sản công cộng.

Để nói rõ, tôi không phải là người cực đoan kêu gọi mã nguồn mở cho mọi thứ. Các mô hình độc quyền rất quan trọng và chúng có thể vượt trội hơn các mô hình mã nguồn mở đối với các nhiệm vụ chuyên biệt. Các công ty khởi nghiệp và doanh nhân nên khôn ngoan khi sử dụng mô hình mã nguồn mở, tinh chỉnh nó cho các trường hợp sử dụng cụ thể và tạo ra các ứng dụng độc quyền. Các mô hình mã nguồn mở và độc quyền sẽ cùng tồn tại. Tuy nhiên, chúng ta phải tiếp tục ủng hộ mô hình nền tảng mã nguồn mở và không coi sự sẵn có của nó là điều hiển nhiên.

AI nguồn mở chỉ là một phần của bức tranh phi tập trung. Điều này mở rộng đến vấn đề phân phối quyền lực, mà chúng ta sẽ thảo luận bên dưới.

Cấp độ 2: Phân quyền

99% độc giả của tôi sẽ đồng ý rằng AI là công nghệ theo cấp số nhân phản ánh trí tuệ tập thể của nhân loại. Với sức mạnh lớn đi kèm trách nhiệm lớn. Chúng ta không thể chống lại sự tập trung hóa AI bằng sự tập trung hóa.

Thay vào đó, chúng ta cần phải suy nghĩ theo cách khác.

Phân quyền là một triết lý, thậm chí là một giáo phái, bắt nguồn từ nguyên tắc trả lại quyền lực cho cá nhân. Điều này tự nhiên xung đột với thế giới hiện đại tập trung của chúng ta, nơi mà hầu hết ảnh hưởng công nghệ của chúng ta tập trung vào một vài công ty lớn (big tech), chẳng hạn như thị trường chứng khoán.

Năm 2023, “Big Seven” — Apple, Microsoft, Alphabet, Amazon, Nvidia, Meta và Tesla — chứng kiến giá cổ phiếu của họ tăng vọt gần 80%, tác động đáng kể đến hiệu suất của Nasdaq và thống trị SP 500. Điều này là do vị thế thống trị của họ trong lĩnh vực công nghệ, mang lại cho họ lợi thế cạnh tranh đáng kể và quyền định giá. Thị trường cũng đưa yếu tố thống trị dự kiến của họ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo vào giá của họ.

Sự thật phũ phàng là internet đã bị độc quyền. Chúng ta không sở hữu bất kỳ nội dung nào chúng ta tạo ra trực tuyến. Thay vào đó, chúng ta trở thành những người tham gia vô tình vào một hệ sinh thái kỹ thuật số do các công ty công nghệ lớn kiểm soát. Tôi gọi đây là chế độ nô lệ kỹ thuật số. Nếu những ông chủ nô lệ kỹ thuật số của chúng ta không thích những gì chúng ta làm hoặc nói, chúng ta sẽ bị im lặng hoặc bị cấm khỏi nền tảng.

Hiện nay, trí tuệ nhân tạo nói chung đã bị các công ty tập trung lớn độc quyền, chẳng hạn như Microsoft-OpenAI, Amazon-Anthropic và Google-Gemini. Các công ty công nghệ lớn có lợi thế ban đầu trong đào tạo LLM, đòi hỏi bộ dữ liệu lớn và tài nguyên điện toán.

Bất chấp tuyên bố công khai của họ: "Chúng tôi đang xây dựng cho tương lai", hành động có sức thuyết phục hơn lời nói. Lịch sử cho thấy ưu tiên của các công ty công nghệ lớn thường là duy trì độc quyền của họ, không phải là đổi mới và sử dụng nguồn tài trợ của họ để củng cố điều đó.

Một cách là tham gia vào việc nắm bắt quy định, vận động hành lang cho các quy định của ngành mà chỉ họ mới có thể tuân thủ, đặt ra các rào cản cao để gia nhập và ngăn chặn sự cạnh tranh mới. Họ cũng có vốn để thâu tóm các đối thủ mới nổi. Chiến lược này đã giúp họ thành công trong quá khứ.

Một tương lai đen tối tiềm ẩn

Hãy tưởng tượng một thế giới mà AI phần lớn được kiểm soát bởi các công ty công nghệ lớn. Trong thế giới phản địa đàng Orwellian này:

Hoạt động bên trong của các hệ thống AI, từ đào tạo đến suy luận, vẫn còn ẩn giấu đối với chúng ta. Sự thiếu minh bạch này rất đáng lo ngại, đặc biệt là vì chúng ta sẽ sử dụng các hệ thống này để đưa ra các quyết định có tác động đáng kể đến cuộc sống của chúng ta. Trong các lĩnh vực có rủi ro cao như chăm sóc sức khỏe, khả năng xác minh không cần tin cậy là rất quan trọng. Một ví dụ đáng buồn là Babylon Health, nơi đã quảng bá mạnh mẽ cho bác sĩ AI cá nhân của mình. Tuy nhiên, sau đó người ta phát hiện ra rằng bác sĩ AI của họ chỉ là một tập hợp các thuật toán dựa trên quy tắc chạy trên bảng tính và không hoạt động như quảng cáo. Hàng tỷ đô la đầu tư đã bị mất và mọi người bị tổn thương.

Hệ thống AI dễ bị thao túng và thiên vị. Gemini của Google đã bị phản ứng dữ dội vì tạo ra hình ảnh sai lệch về các nhân vật lịch sử mô tả xuất thân chủng tộc khác nhau (một "người sáng lập" da đen và một giáo hoàng da đen). Việc sử dụng AI sai mục đích để định hình dư luận, ảnh hưởng đến thị trường hoặc thay đổi kết quả chính trị là có thật.

Nguồn: @Endwokeness

Vấn đề kiểm duyệt đang lan rộng và ngày càng trở nên tồi tệ hơn. Ở một số quốc gia, các công ty AI cần được chính phủ chấp thuận hoặc cấp phép như một phần của chiến lược rộng hơn của chính phủ nhằm đảm bảo rằng sự phát triển AI phù hợp với lợi ích quốc gia và chính sách an ninh.

Chúng ta không còn sở hữu dữ liệu của mình nữa. Thay vào đó, chúng ta phải chịu sự chi phối của dữ liệu được thu thập và sử dụng để cung cấp cho các mô hình AI tập trung lớn, thường là không có sự đồng ý hoặc đền bù công bằng của chúng ta. Tôi sống trong một thế giới mà dữ liệu và AI cá nhân của chúng ta không nằm trong tầm kiểm soát của chúng ta. Chính phủ và những người nắm quyền sẽ làm mọi cách để duy trì quyền lực, bao gồm cả việc vi phạm quyền riêng tư của chúng ta.

Nếu không được kiểm soát, xã hội của chúng ta có nguy cơ trở nên quá phụ thuộc vào một số ít hệ thống AI độc quyền mạnh mẽ. Sự phụ thuộc của chúng ta vào các hệ thống này ngăn cản chúng ta lựa chọn không tham gia, khóa chúng ta vào các nền tảng cụ thể nơi chúng ta trở thành nô lệ tinh thần.

Mark Zuckerberg đã nêu bật vấn đề này trong một cuộc phỏng vấn gần đây, nói rằng sẽ là một vấn đề nghiêm trọng nếu một công ty có AI tốt hơn những công ty khác. Điều này sẽ hạn chế lợi thế công nghệ cho một số ít sản phẩm và con người. Áp dụng phương pháp tiếp cận nguồn mở và phi tập trung hóa trước tiên có thể giúp giảm bớt những lo ngại này.

Vậy, tôi xin hỏi bạn: Bạn có muốn công nghệ mang tính biến đổi nhất thế kỷ này được một nhóm nhỏ kiểm soát không?

Có những giải pháp thay thế nào?

Chúng ta cần tìm cách cân bằng sức mạnh tập trung của công nghệ AI để có thể định hình thế giới hậu AI mà chúng ta mong muốn: một thế giới dân chủ, cởi mở và công bằng.

Đây chính là lúc tiền điện tử xuất hiện. Với tiền điện tử, chúng ta có thể duy trì các nguyên tắc chính sau:

• Kiểm soát phi tập trung: Việc ra quyết định và kiểm soát được phân bổ trên toàn mạng lưới và được quản lý bằng mã lệnh thay vì nằm trong tay bất kỳ thực thể nào.

• Quyền của người dùng: Người dùng có quyền sở hữu tài sản và dữ liệu của mình.

• Chống kiểm duyệt: Mạng hoạt động mà không cần một cơ quan trung ương, ngăn chặn bất kỳ thực thể nào nắm giữ quyền kiểm duyệt.

Khi nói chuyện với những người sáng lập các dự án trong không gian Crypto x AI, tôi luôn hỏi họ tại sao họ sử dụng blockchain/tiền mã hóa trong sản phẩm của họ và liệu họ có thể làm điều tương tự ngoài chuỗi hay không. Thông thường, hoạt động trong AI mà không có blockchain sẽ tốt hơn, nhanh hơn và rẻ hơn. Tuy nhiên, những niềm tin triết học sâu sắc hơn khiến những người sáng lập giỏi nhất cam kết với phi tập trung.

Nếu tôi tóm tắt những niềm tin này thì chúng sẽ là:

Tiền điện tử là công nghệ tốt nhất để thúc đẩy AI một cách dân chủ, công khai và công bằng. Nó cho phép một hệ thống minh bạch, có thể kiểm toán, đảm bảo quyền sở hữu dữ liệu vẫn thuộc về người dùng. Điều này đảm bảo rằng lợi ích của công nghệ này được chia sẻ trên toàn cầu, không chỉ bởi những người giàu và một số ít.

Các ứng dụng AI phi tập trung là chìa khóa

Nguồn: a16z Enterprise

Phi tập trung áp dụng cho toàn bộ ngăn xếp AI tạo sinh. Những người theo chủ nghĩa thuần túy có thể yêu cầu phi tập trung ở mọi lớp của ngăn xếp. Đối với một người theo chủ nghĩa hiện thực như tôi, tôi tin rằng tiềm năng lớn nhất của AI phi tập trung không nằm ở mô hình cơ sở mà nằm ở lớp ứng dụng.

Mối quan tâm chính của tôi là sự lặp lại lịch sử của Internet, nơi các công nghệ nền tảng như TCP/IP và email được truy cập miễn phí. Tuy nhiên, giá trị kinh tế và quyền kiểm soát dữ liệu người dùng đã tập trung vào tay các công ty lớn như Google, Apple và Amazon. Các công ty này đã xây dựng các hệ sinh thái độc quyền trên các công nghệ mở.

Rủi ro là ngay cả khi các mô hình AI cơ bản là mã nguồn mở, các công ty lớn vẫn có thể thống trị lớp ứng dụng, tạo ra các hệ thống độc quyền khóa người dùng và tập trung kiểm soát dữ liệu.

Tin tốt là chúng ta đang ở giai đoạn đầu của phong trào AI và chúng ta có cơ hội thay đổi quỹ đạo của nó. Những người ủng hộ quyền kiểm soát và sở hữu phi tập trung của AI cần phải tích cực xây dựng các hệ thống mà lợi ích được chia sẻ rộng rãi, thay vì tập trung vào tay một số ít người.

Nỗ lực của chúng ta không nên chỉ tập trung vào việc hỗ trợ các hệ thống AI nguồn mở. Chúng ta cũng cần đảm bảo rằng các ứng dụng được xây dựng bằng các hệ thống này là công khai và minh bạch, khuyến khích cạnh tranh lành mạnh và được quản lý phù hợp.

Vneice cũng hy vọng rằng trí tuệ nhân tạo có thể được phân cấp

Một ví dụ về ứng dụng phi tập trung trong AI là Venice của Erik Voorhees.

Venice là một giải pháp thay thế cho ChatGPT được xây dựng trên mô hình mã nguồn mở. Nó cung cấp một nền tảng không cần cấp phép cho phép bất kỳ ai truy cập vào trí tuệ máy móc mã nguồn mở từ bất kỳ đâu.

Venice khác biệt ở chỗ nó ưu tiên quyền riêng tư của người dùng, chỉ ghi lại thông tin tối thiểu (email và địa chỉ IP) và không ghi lại bất kỳ cuộc trò chuyện hoặc phản hồi nào của bạn. Nền tảng này cũng nhằm mục đích tránh kiểm duyệt bất kỳ phản hồi AI nào, duy trì tính trung lập đáng tin cậy. Điều này hoàn toàn trái ngược với ChatGPT, có bộ lọc nội dung mở rộng.

Tôi đã tự mình thử Venice và thấy nó phản hồi rất nhanh và cũng có chế độ God Mode.

Hướng phát triển của Crypto x AI là gì?

1. Ứng dụng AI trở nên hấp dẫn

Chúng tôi đã xác định rằng mã nguồn mở và phân cấp là rất quan trọng đối với AI. Điều này đặc biệt đúng ở lớp ứng dụng.

Các nhà đầu tư NVDA đã kiếm được rất nhiều tiền trong 12 tháng qua. Ngày nay, phần lớn giá trị trong AI tạo sinh tập trung ở lớp phần cứng và cơ sở hạ tầng (ví dụ: NVIDIA, Amazon Web Services).

Tuy nhiên, nếu chúng ta suy rộng xu hướng từ các thay đổi công nghệ lớn khác như điện toán đám mây, giá trị chắc chắn sẽ chuyển sang lớp ứng dụng trong 10 năm tới. Apoorv (Altimeter) đã nêu bật điều này một cách ngắn gọn trong bài viết của ông về kinh tế học của AI tạo sinh.

Do đó, điều quan trọng là phải chuẩn bị cơ sở hạ tầng cho các ứng dụng AI phi tập trung có thể được xây dựng mà không cần nhiều nỗ lực của nhà phát triển, chi phí quản lý hoặc trải nghiệm người dùng kém. Khởi nghiệp chẳng hạn như Ritual, Nillion và 0 G Labs đang phát triển các hệ thống cần thiết để đào tạo phi tập trung, suy luận và tính khả dụng của dữ liệu.

2. AI của tác nhân phổ biến

Các mô hình lớn thì thú vị. Nhưng tương lai thực sự thú vị của AI nằm ở các tác nhân AI tự động: những tác nhân có thể học, lập kế hoạch và thực hiện nhiệm vụ một cách độc lập mà không cần sự can thiệp của con người.

Bao gồm các tác nhân chuyên biệt (như chatbot dịch vụ khách hàng) và các tác nhân đa năng với mục tiêu mở, kiến thức sâu rộng về thế giới (được đào tạo trên cơ sở dữ liệu quy mô internet) và khả năng đa nhiệm mở rộng.

Khi các tác nhân này trở nên phổ biến hơn, việc chúng chạy trên blockchain, nơi các giao dịch giá trị có thể dễ dàng thực hiện thông qua mã, sẽ là điều tự nhiên. Mặt khác, không có ngân hàng nào cung cấp tài khoản ngân hàng hoặc thẻ tín dụng cho tác nhân AI. Sẽ mất nhiều năm để hệ thống tài chính truyền thống thích ứng với mô hình mới này.

Michael Rinko giải thích điều này rất rõ trong bài viết của mình Sự hợp nhất thực sự :

[Nếu GPT-5 sử dụng TradFi, nó phải điều hướng giao diện ngân hàng phức tạp được thiết kế cho con người, xử lý các thủ tục xác minh danh tính không được tối ưu hóa cho AI và có khả năng tương tác với nhân viên dịch vụ khách hàng để xác minh. Hoặc, nếu muốn tránh điều này, nó phải yêu cầu và có được quyền truy cập API được cấp phép vào ngân hàng và tổ chức chuyển tiền của Alice.

Ngược lại, nếu GPT-5 sử dụng tiền điện tử, nó sẽ chỉ tạo ra một giao dịch chỉ định số tiền và địa chỉ người nhận, ký bằng khóa riêng của Alice và phát lên mạng.

Khả năng tương tác với các hợp đồng thông minh trên blockchain mang lại cho các tác nhân AI siêu năng lực. Họ có thể thực hiện thanh toán, thực hiện giao dịch, tương tác với DApp và thực hiện bất kỳ hành động nào mà người dùng có thể thực hiện.

Chúng ta phải đảm bảo rằng các tác nhân này có thể hoạt động trong một môi trường mở, không cần cấp phép và chống kiểm duyệt để đạt được tiềm năng đầy đủ của chúng. Tiền điện tử cung cấp cơ sở hạ tầng và mạng lưới khuyến khích để các tác nhân AI hoạt động tự chủ và hiệu quả.

Tôi nghĩ AI phi tập trung sẽ đóng vai trò lớn. Điều cần thiết là nhân loại phải tiến bộ nhanh chóng như một loài công nghệ và không đi vào con đường đen tối.

Liên kết gốc

Bài viết này có nguồn từ internet: Với sự bùng nổ của AI, tại sao Web3 lại không thể thiếu?

Bài viết liên quan: Giá Tron (TRX) xác nhận xu hướng giảm đầu tiên trong bảy tháng – Điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?

Tóm tắt Giá Tron đang giao dịch theo chỉ báo Ichimoku Cloud, chỉ báo này đã bắt đầu xu hướng giảm lần đầu tiên kể từ tháng 8 năm 2023. Mạng đã ghi nhận mức giảm 10% trong số lượng người dùng trung bình hàng tuần bị ảnh hưởng bởi giá giảm. Hơn 1,36 tỷ TRX sẽ lại rơi vào tình trạng thua lỗ, điều này có thể gây ra sự sụt giảm hơn nữa. Giá Tron (TRX) đã giảm vào cuối tháng 2, ngay khi hầu hết thị trường tiền điện tử bắt đầu có xu hướng tăng, với nhiều đồng thậm chí còn đạt mức cao nhất mọi thời đại mới. Sự bi quan này có thể sẽ tiếp tục diễn ra trong tương lai khi các chỉ báo xu hướng báo hiệu sự sụt giảm đối với altcoin này. Xu hướng giảm giá của Tron bắt đầu Giá Tron đã ghi nhận mức tăng tiềm năng trong tuần qua, điều này đã không kích hoạt được sự phục hồi cho tài sản. Sự sụt giảm đang diễn ra…