ETH có thể tăng vọt khi Ethereum định vị mình là lớp thanh toán AI, các chuyên gia cho biết

Quỹ Ethereum Thâm Nhập Vào AI Với Đội Ngũ Mới

Quỹ Ethereum đã ra mắt một đội trí tuệ nhân tạo (AI) phi tập trung do Davide Crapis dẫn đầu, nhằm định vị blockchain Ethereum như một lớp cơ sở hạ tầng giao dịch và điều phối cho các tác nhân AI tự trị. Động thái này phản ánh tham vọng của Ethereum trong việc đóng vai trò trung tâm trong việc định hình tương lai của AI—một tương lai mở, minh bạch và chống lại sự độc quyền.

Là một phần của nhiệm vụ, đội ngũ sẽ phát triển một bộ công nghệ AI hoàn toàn phi tập trung để đảm bảo sự phát triển của các công nghệ AI không nằm dưới sự kiểm soát của vài thực thể thống trị. Bằng cách tích hợp AI với kiến trúc phi tập trung của Ethereum, đội ngũ này hy vọng mở ra những khả năng mới cho các hệ thống tự trị, bao gồm quyết định trên chuỗi và điều phối không cần tin tưởng giữa các tác nhân thông minh. Sự ra mắt này được coi là một bước tiến quan trọng hướng tới việc dân chủ hóa phát triển AI và tích hợp nó vào đạo đức của Web3.

Sự tham gia của Ethereum vào không gian AI được dự đoán sẽ có ảnh hưởng lớn đến ngành công nghiệp crypto, đặc biệt là cho các chuỗi tập trung vào AI. Gil Rosen, đồng sáng lập Quỹ Blockchain Builders, đã mô tả sự phát triển này là cả được chào đón và đáng chú ý.

“Việc công bố đội AI làm dịch chuyển Ethereum từ một lớp giải quyết tương đối trung lập dành cho Layer 2 và các ứng dụng Layer 1 ít quan trọng về hiệu suất sang Layer 1 có định hướng phục vụ các ngành cụ thể với hạ tầng hỗ trợ,” Rosen cho biết.

Đội AI phi tập trung cũng được kỳ vọng sẽ ảnh hưởng đến các Layer 2 tập trung vào AI, báo hiệu sự xuất hiện của chức năng ở tầng cơ sở được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của họ.

Khắp hệ sinh thái blockchain, nhiều dự án đang chạy đua để xây dựng cơ sở hạ tầng AI phi tập trung và chống kiểm duyệt—đặt nền móng cho một nền kinh tế AI trong sáng, không chịu sự kiểm soát của trung tâm. Những nỗ lực này nhằm đảm bảo rằng tương lai của trí tuệ nhân tạo được điều hành bởi sự đổi mới không có giới hạn thay vì bị kiểm soát bởi một số ít pháp nhân quyền lực.

Mặc dù Ethereum gặp phải những hạn chế kỹ thuật có thể cản trở khả năng cạnh tranh của nó so với các giao thức mới, Rosen tin rằng sự chấp nhận rộng rãi và khả năng tương tác của nó khiến nó phù hợp để phục vụ như một lớp xác minh và giải quyết toàn cầu.

Đến nay, các dự án blockchain AI thành công nhất đã tập trung vào các trường hợp sử dụng Web2, trong khi các chuỗi cơ sở hạ tầng như Virtuals và Sahara được cho là gặp khó khăn trong việc thu hút. Rosen cho rằng tác động hạn chế của họ đến từ quy mô thị trường tương đối nhỏ của Web3 AI so với Web2 AI. Tuy nhiên, Ethereum được xem là có tiềm năng để thành công.

“Giá trị lớn nhất của Ethereum ở đây từ góc độ tiếp cận thị trường là bắt đầu như một lớp xác minh cho sự thật, điều mà Vitalik [Buterin] đã quảng bá từ lâu thông qua khả năng chứng nhận của Ethereum,” Rosen nói với Bitcoin.com News.

Thách Thức Kỹ Thuật và Tiềm Năng Tương Lai

Trong khi đó, các chuyên gia khẳng định rằng nếu Ethereum thành công trong việc trở thành lớp xác minh và giải quyết blockchain cho Web2, những ảnh hưởng có thể rộng lớn. Khi Ethereum mở rộng hiệu suất chuỗi cơ sở của mình, nó có thể cạnh tranh như một bộ công nghệ AI cho “đuôi dài của các mô hình nguồn mở và liên vận hành.” Điều này có thể rất quan trọng đối với các quốc gia lo ngại về sự phụ thuộc quá nhiều vào các tập đoàn công nghệ như OpenAI, Google và Anthropic. Trong một kịch bản như vậy, Ethereum có thể phục vụ như một cơ sở hạ tầng AI trong một thị trường lớn ngang với tổng giá trị hiện tại của nó.

“Các tác nhân AI có thể là một nguồn cầu không tưởng,” Rosen bổ sung.

Tuy nhiên, đội AI phi tập trung sẽ gặp phải những thách thức kỹ thuật—hai trong số đó đã được Carlo Fragni, một kiến trúc sư giải pháp tại Cartesi, xác định: đào tạo mô hình và thực hiện chúng để suy luận hoặc phân loại. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của tính kết quả.

“Nếu bạn không đạt được tính kết quả, bạn không có mô hình hoặc suy luận/phân loại có thể tái tạo, làm cho việc đồng thuận trở nên khó khăn,” Fragni nói.

Trong phản hồi bằng văn bản cho Bitcoin.com News, Fragni giải thích rằng việc đào tạo mô hình AI đòi hỏi tập dữ liệu lớn và tính toán chuyên sâu, khiến lưu trữ và thực hiện phi tập trung trở nên khó khăn. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), đặc biệt, vượt qua giới hạn của Ethereum và các giải pháp zero-knowledge (ZK) hiện tại, Fragni bổ sung. Ông cũng lưu ý rằng việc xây dựng lại các thư viện AI hiện có từ đầu rất tốn kém về tài nguyên và chậm, làm cho việc tận dụng các khung hiện có trở nên cần thiết.

Một số chuyên gia dự đoán rằng nếu Ethereum thành công trở thành lớp giải quyết và điều phối cho nền kinh tế AI, giá trị của ETH có thể tăng vọt. Rosen tin rằng sự chuyển đổi như vậy có thể cuối cùng định vị ETH như một loại tiền tệ giải quyết ưa chuộng.

“Nếu Ethereum trở thành lớp cho một thế giới số hóa đáng tin cậy, gần như thời gian thực nơi các tác nhân có thể điều phối và giao dịch, thì nhu cầu sẽ vượt qua ngay cả kịch bản mà mọi người đều sử dụng ETH cho tất cả giao dịch của mình,” Rosen kết luận.