Kể từ đầu năm 2024, xu hướng tích hợp giữa AI và Web3 đã trở nên ngày càng rõ ràng. Chúng ta đã chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ của nhiều hướng kỹ thuật, từ mạng lưới lập luận phi tập trung (như Bittensor), các giao thức thị trường GPU (như Render, Aethir), đến các giao thức xác nhận quyền nội dung và thị trường IP (như Story Protocol, Grass). Mặc dù những dự án này có chung logic cơ bản của "các ưu đãi gốc AI + khả năng xác minh blockchain," nhưng các trọng tâm kỹ thuật, đối tượng mục tiêu và các con đường thương mại của chúng thì khác biệt rõ rệt.

Bài viết này tập trung vào bốn hướng chính: loại tài nguyên cơ bản, loại giao thức dữ liệu, loại công cụ phát triển và loại tạo nội dung. Nó phân tích cách bố trí chức năng và các phương pháp kết nối sinh thái thông qua các dự án điển hình, đặc biệt chú ý đến sự gia tăng của "giao thức AI hợp tác giữa các nhà sáng tạo," mang lại những khả năng mới cho các nhà sáng tạo và các bên dự án.

1. Quét các dự án AI + Web3 chính thống trên thị trường: Bốn loại hình cấu trúc điển hình

Trong thị trường hiện tại, chúng ta có thể phân loại đại khái các dự án AI + Web3 thành bốn loại:

1. Giao thức loại tài nguyên cơ bản

Các dự án đại diện: Bittensor, Aethir, Render, Filecoin

Các dự án này cung cấp tài nguyên cơ sở cho việc suy luận và đào tạo mô hình AI, bao gồm mạng tính toán GPU, lưu trữ dữ liệu và các ưu đãi hợp tác mô hình. Bittensor giới thiệu một hệ thống subnet để tăng cường phân công lao động mô hình và quản trị trên chuỗi, Aethir cung cấp một mạng GPU cạnh cấp doanh nghiệp, Render tích lũy một hệ sinh thái nút phong phú trong các tài nguyên dựng hình 3D, trong khi Filecoin thúc đẩy chứng nhận dữ liệu và lưu thông dữ liệu đào tạo với các tiêu chuẩn FVM và NFT.

2. Loại Giao thức Dữ liệu và Nội dung

Các dự án đại diện: Story Protocol, Grass

Loại giao thức này tập trung vào việc xác nhận quyền trên chuỗi, khuyến khích dữ liệu và cơ chế cấp phép nội dung. Story tập trung vào con đường ủy quyền IP cho người sáng tạo, trong khi Grass sử dụng plugin để thu thập dữ liệu trang web và cung cấp phản hồi cho người dùng.

3. Giao thức công cụ phát triển và nền tảng

Các dự án đại diện: Virtuals, Injective, NEAR, Internet Computer

Tập trung vào khả năng lập trình như API, SDK và các container trên chuỗi, phục vụ các nhà phát triển B-end. Virtuals cung cấp cơ chế đăng ký vAgent và doanh thu, Injective triển khai các khuôn khổ thực hiện chiến lược trong định lượng AI và các kịch bản DeFi, trong khi NEAR và ICP cung cấp môi trường hợp đồng hiệu suất cao phù hợp cho việc triển khai mô hình AI.

4. Giao thức Tạo nội dung và Triển khai sản phẩm

Dự án đại diện: AKEDO

Loại giao thức này nhấn mạnh sự tương tác giữa AI và người dùng, tập trung vào nội dung sáng tạo, sản phẩm đầu ra và sự truyền bá xã hội, đại diện cho con đường mạnh mẽ nhất hiện nay của AI+Web3 trong nhận thức của người dùng.

2. Sự nổi lên của các giao thức AI tạo nội dung: Tại sao điều này đáng được chú ý?

Với sự phổ biến dần dần của khả năng kỹ thuật Prompt và khả năng điều phối Agent, xu hướng AI chuyển từ các khả năng cơ bản sang thực hiện sáng tạo ngày càng trở nên rõ ràng. Những lợi thế của các giao thức dựa trên nội dung là:

· Năng lực tạo nội dung AI mạnh mẽ, ngưỡng thấp, phản hồi nhanh chóng

· Thích hợp hơn để nhúng vào các kênh xã hội, dễ dàng tạo ra sự phân tán lưu lượng.

· Một nền kinh tế khép kín có thể được xây dựng xung quanh "tạo ra - kiếm tiền - tái tạo".

Theo hướng này, AKEDO là một trong số ít các dự án tiêu biểu đã hoàn thành việc ra mắt sản phẩm nguyên mẫu và đạt được xác minh tương tác người dùng (DYOR).

3. Trường hợp quan sát: Flywheel hợp tác nội dung ba chiều của AKEDO

1. Tình trạng hiện tại của vụ việc: Đạt được việc triển khai sản phẩm và một triệu tương tác

AKEDO là một nền tảng sáng tạo được xây dựng trên cơ chế cộng tác đa tác nhân AI cho phép người dùng tạo ra nội dung có thể chạy và tương tác thông qua các hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên, và hình thành một vòng quay sáng tạo thông qua các khuyến khích token, việc phân phối công việc và tương tác cộng đồng.

Chu trình khép kín của sản phẩm của nó chủ yếu bao gồm:

· Người dùng có thể nhanh chóng tạo ra các khung và biểu đồ bằng cách gọi mô-đun AI bằng ngôn ngữ tự nhiên;
· Hỗ trợ chỉnh sửa trực quan, hạ thấp ngưỡng tạo ra;
· Nền tảng có thể được nhúng và chạy trên các trang web, X và các tình huống xã hội khác;
Các nhà sáng tạo, người chơi và người phát tán đều có thể kiếm được phần thưởng token $AKE, đạt được tình huống thắng-thắng cho tất cả các bên.

Khác với hầu hết các dự án vẫn đang ở giai đoạn "tầm nhìn giao thức", AKEDO đã tích lũy hàng triệu tương tác trên chuỗi và sự tham gia của cộng đồng thông qua các hoạt động thực tế, cho thấy sự sẵn sàng của người dùng thực sự trong việc sử dụng và tiêu thụ nội dung. Dưới đây là một số dữ liệu có sẵn công khai:

· 2M người theo dõi TG, 303K người theo dõi X;
· 1M tương tác trên chuỗi, xếp hạng lịch sử cao nhất của DappBay là 4.
· Nhiệt độ tương tác của người dùng đối với nội dung tương tác trong nền tảng đạt 1,2 triệu;
· Hợp tác với 8 IP hàng đầu (như BNB, Mew, v.v.)

2. Sự phát triển của nền tảng: khép kín vòng tròn hướng tới dịch vụ IP

Trong khi duy trì các thuộc tính của một nền tảng sáng tạo, AKEDO đang khám phá việc mở rộng khả năng của mình để phục vụ các bên dự án:

· Giáo dục nội dung dựa trên AI: Nền tảng sẽ hỗ trợ các đội ngũ Web3 trong việc tùy chỉnh và tạo ra nội dung thế giới quan và các hướng dẫn tương tác thông qua AI, nâng cao sự tương tác của người dùng và tính nhất quán trong câu chuyện dự án;

· Cơ chế Khu vực Dự án: Xây dựng một khu vực ươm tạo nội dung IP chuyên dụng để giúp các dự án tích lũy tài sản nội dung và phản hồi sự phát triển của cộng đồng;

· Năng lực ươm tạo hai chiều: Kết hợp "sáng tạo người dùng × nội dung dự án" để đạt được sự tăng cường lẫn nhau giữa tính nguyên bản trên chuỗi và hệ sinh thái chính thức.

Con đường tiến hóa này dự kiến sẽ biến AKEDO thành một "lớp phương tiện AI" cho các nhà phát triển nội dung, các nhà điều hành dự án và các người quản lý thương hiệu, kết nối vòng tuần hoàn trong không gian ba chiều của công cụ, nội dung và giá trị.

IV. Kết luận: Sự xác định sản phẩm dưới sự cộng sinh đa con đường

Sự bùng nổ của hệ sinh thái AI+Web3 không chỉ yêu cầu các mô hình và nền tảng phần cứng mà còn phụ thuộc vào các sản phẩm tương tác thực sự có thể sử dụng và các kịch bản ứng dụng. Các giao thức sáng tạo đại diện cho con đường ngắn nhất kết nối khả năng AI và nhu cầu của người dùng.

Giữa nhiều giao thức, AKEDO thể hiện một hướng tiến hóa từ "công cụ" sang "nền tảng" thông qua các thực tiễn được sản phẩm hóa, thiết kế động lực được mã hóa, và mở rộng hợp tác hướng tới B+C. Trong tương lai, các giao thức có thể thực sự phục vụ cho các nhà sáng tạo, các bên dự án và người dùng có thể trở thành liên kết quan trọng nhất trong việc triển khai AI trong Web3.

Tuyên bố:

1. Bài viết này được đăng lại từ [TechFlow] Bản quyền thuộc về tác giả gốc [TechFlow] Nếu bạn có bất kỳ phản đối nào đối với việc sao chép, vui lòng liên hệ Đội ngũ Gate LearnNhóm sẽ xử lý nó nhanh chóng nhất có thể theo các thủ tục liên quan.
2. Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Những quan điểm và ý kiến được trình bày trong bài viết này là của tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các phiên bản ngôn ngữ khác của bài viết được dịch bởi đội ngũ Gate Learn, trừ khi có thông báo khác.CổngDưới bất kỳ hình thức nào, các bài viết đã được dịch không được sao chép, phát tán hoặc đạo văn.