Cuộc đối đầu năm mạnh AI coin: Ai mới thực sự là vua khả năng tính toán?

Tổng quan tình hình

Tính đến tháng 8 năm 2024, năm dự án AI+ chuỗi có vốn hóa thị trường lớn nhất lần lượt là: NEAR( 46.8 triệu đô la), ICP( 36.4 triệu đô la), ASI( 28 triệu đô la), Render( 20.4 triệu đô la), Bittensor( 20.3 triệu đô la). Năm dự án này có các lộ trình hoàn toàn khác nhau, nhưng đều đang cố gắng tích hợp khả năng AI vào chuỗi blockchain.

Phân tích lộ trình của từng nhà

NEAR đi theo hướng cơ sở hạ tầng - công nghệ phân đoạn Nightshade cho phép nó xử lý hàng nghìn giao dịch mỗi giây, hiện tại còn đang sử dụng AI để tối ưu hóa lịch trình của các trình xác thực và giúp các nhà phát triển tự động tạo mã hợp đồng thông minh. Nói đơn giản là: tăng tốc cho DApp trong khi giảm bớt rào cản phát triển.

ICP có tầm nhìn lớn - thực thi mô hình AI trực tiếp trên chuỗi mà không phụ thuộc vào dịch vụ đám mây tập trung. Điều này đặc biệt hữu ích cho DeFi, có thể sử dụng AI để tối ưu hóa chiến lược giao dịch, cảnh báo rủi ro theo thời gian thực, thậm chí tự động thực thi logic tài chính.

ASI là một liên minh quân: Fetch.ai + SingularityNET + Ocean Protocol hợp nhất, mục tiêu là xây dựng một hệ sinh thái “đại lý tự chủ + AGI mã nguồn mở + giao dịch dữ liệu”. Điểm bán hàng chính là đại lý AI có thể tự đàm phán, thực hiện hợp đồng, tối ưu hóa phân bổ tài nguyên - được coi là “nhân viên máy móc” trên chuỗi.

Render rõ ràng nhất - chính là biến card đồ họa nhàn rỗi thành đám mây render. Vai trò của AI ở đây là phân bổ nhiệm vụ GPU một cách thông minh, tối ưu hóa các tham số render, nâng cao chất lượng hình ảnh. Đối với những người sáng tạo, rào cản giảm mạnh.

Bittensor là cấp tiến nhất - xây dựng toàn bộ giao thức trên AI, thợ mỏ đóng góp sức mạnh tính toán và dữ liệu để đào tạo mô hình, giao thức sử dụng AI để đánh giá chất lượng đóng góp và phân phát phần thưởng TAO. Tương đương với việc xây dựng một nhà máy AI phi tập trung.

Sự khác biệt cốt lõi ở đây

Năm dự án này về bản chất đang trả lời các câu hỏi khác nhau: NEAR và ICP hỏi “Làm thế nào để làm cho chuỗi nhanh hơn và mạnh mẽ hơn”; ASI hỏi “Làm thế nào để làm cho AI tự chủ”; Render hỏi “Làm thế nào để dân chủ hóa sức mạnh tính toán”; Bittensor hỏi “Làm thế nào để phi tập trung hóa việc đào tạo”.

Ai sẽ thắng? Điều này phụ thuộc vào hướng mà thị trường cuối cùng coi trọng AI - là hiệu quả hạ tầng, ứng dụng thực tế, hay là ý tưởng phi tập trung.