Giới thiệu về ChainOpera

ChainOpera là một nền tảng AI phi tập trung được thiết kế để tích hợp các công nghệ AI và blockchain, nhằm phá vỡ sự độc quyền của các công ty Web2 về tài nguyên và dữ liệu AI. Nó tìm cách thiết lập một hệ sinh thái AI mở nhằm thúc đẩy đào tạo hợp tác các mô hình và Tác nhân AI. Tận dụng giao thức Lớp 1 cơ bản tối ưu hóa hiệu quả đào tạo AI, khả năng mở rộng và bảo mật trong khi ghi lại và xác minh đóng góp của mỗi người tham gia, cung cấp một cơ chế khuyến khích công bằng. Nền tảng này sử dụng kiến trúc Federated AI, một mô hình học máy phi tập trung cho phép nhiều thực thể bên thứ ba đào tạo các mô hình cộng tác mà không cần chia sẻ trực tiếp dữ liệu của họ. Điều này tích hợp đầy đủ tài nguyên từ các nhà cung cấp dữ liệu, mô hình AI, sức mạnh tính toán và nhà cung cấp dịch vụ đám mây, giảm nguy cơ vi phạm quyền riêng tư và đảm bảo người dùng có toàn quyền kiểm soát dữ liệu và mô hình cá nhân của họ. Thông qua cách tiếp cận này, nền tảng Federated AI của ChainOpera thể hiện một số lợi thế chính:

• Đào tạo chung
  Người tham gia có thể tham gia huấn luyện mô hình mà không cần cung cấp trực tiếp dữ liệu, chia sẻ kết quả mô hình cuối cùng.

• Co-Serving
  Nền tảng hỗ trợ triển khai AI sinh sản thời gian thực, cho phép người dùng nhanh chóng áp dụng các mô hình vào các tình huống thực tế, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo hình ảnh và nhiều hơn thế nữa.

• Bảo mật và Bảo vệ Dữ liệu
  Dữ liệu của người tham gia được xử lý cục bộ và được mã hóa, bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu cá nhân.

• Open AI Application Market
  Thị trường tích hợp cho phép bất kỳ ai cũng có thể liệt kê các ứng dụng AI do chính họ phát triển, thúc đẩy sự đa dạng và thịnh vượng trong hệ sinh thái.

Thông qua sự hợp tác giữa cơ sở hạ tầng Layer 1 và hệ thống AI Liên minh, ChainOpera không chỉ là một nền tảng ra mắt AI Agents mà còn tích hợp các nguồn lực phát triển AI sử dụng công nghệ blockchain. Nó thưởng cho các thành viên tham gia đóng góp của họ, tạo ra một hệ sinh thái AI công bằng.

Phí funding và Background của nhóm

Các đồng sáng lập viên của ChainOpera, Salman Avestimehr và Aiden He, đều có kiến thức sâu rộng và kinh nghiệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Avestimehr là Giám đốc Khoa Kỹ thuật Điện tử và Máy tính cũng như Khoa Khoa học máy tính tại Đại học Nam California (USC), cũng như là Giám đốc của USC-Amazon Secure and Trusted Machine Learning. Ông cũng là một Fellow của Viện Kỹ thuật và Điện tử (IEEE) trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và tính toán phi tập trung. Aiden He là một chuyên gia về học máy và ứng dụng trí tuệ nhân tạo, có kinh nghiệm phong phú về Nghiên cứu và Phát triển tích lũy tại các công ty như Meta, Google, AWS, và Tencent. Ông cũng đã tham gia sâu vào một số dự án Web3. Trước khi thành lập ChainOpera, Avestimehr và He đã cùng sáng lập hai công ty trí tuệ nhân tạo, TensorOpera và FedML, cung cấp dịch vụ AI Agent và GenAI model cho các doanh nghiệp và nhà phát triển.

Ngoài ra, các thành viên khác trong nhóm đến từ các cơ sở toàn cầu hàng đầu, bao gồm Đại học California, Berkeley, Đại học Stanford, Đại học Nam California, MIT, Đại học Tsinghua, Google, Amazon, Tencent, Meta và Apple. Nhóm bao gồm các tài năng từ châu Âu, Mỹ và châu Á, mang đến kinh nghiệm phong phú trong phát triển và vận hành ứng dụng AI và Web3.

Vào ngày 25 tháng 12 năm 2024, ChainOpera thông báo hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống trị giá 3,5 triệu đô la Mỹ, nâng tổng số tiền gọi vốn lên 17 triệu đô la Mỹ. Các tổ chức tham gia bao gồm Finallity Capital, Road Capital, IDG Capital, Amber Group, ABCDE Capital và nhiều tổ chức khác. Những nhà đầu tư thiên thần nổi tiếng, như David Tse (cộng sáng lập Babylon), Sreeram Kannan (người sáng lập và CEO của EigenLayer) và Jeff Ren (nhà đầu tư sớm vào AI và Web3), cũng tham gia vào vòng gọi vốn này.

Cơ chế hoạt động

Cấu trúc hoạt động của ChainOpera (Nguồn: ChainOpera)

Hệ sinh thái của ChainOpera xoay quanh một nền tảng Federated AI, tích hợp dữ liệu từ các nguồn dữ liệu, AI Agents và AI Chains, và phân phối các nhiệm vụ. Bên dưới sẽ giới thiệu một số thành phần cốt lõi của hệ sinh thái này:

Trạm Trí tuệ nhân tạo

Quy trình hoạt động của ChainOpera như sau: Đầu tiên, ChainOpera đã phát triển một ứng dụng trên các thiết bị di động như là một Trạm Trí Tuệ Nhân Tạo. Người dùng có thể tải xuống ứng dụng này để tương tác với các Đại lý Trí tuệ Nhân tạo trong hệ sinh thái ChainOpera và tự do giao dịch các token. Trong quá trình tương tác, người dùng cung cấp dữ liệu cá nhân để tham gia vào việc đào tạo LLM và GenAI, kiếm được phần thưởng thông qua mô hình “Gõ để kiếm”.

Terminal AI của ChainOpera (Nguồn: ChainOpera)

Ngoài việc tương tác với các AI Agent cá nhân, người dùng có thể tạo ra chính mình AI Agent “LinkedIn,” nơi mà nhiều AI Agent có thể trò chuyện và tương tác với nhau, tích hợp các chức năng của các AI Agent khác nhau để làm việc cho người dùng.

Nền tảng Trí tuệ Nhân tạo Liên kết

Kiến trúc của Nền tảng AI liên minh (Nguồn: ChainOpera)

Nền tảng Trí tuệ Nhân tạo Liên minh là một thành phần cốt lõi của hệ sinh thái ChainOpera, được hỗ trợ bởi Hệ điều hành Trí tuệ Nhân tạo Liên minh (Federated AI OS) do chính họ phát triển. Đó là một nền tảng học máy phi tập trung chấp nhận dữ liệu thời gian thực từ người dùng và các kịch bản ứng dụng thông qua các nguồn dữ liệu như Terminal Trí tuệ Nhân tạo, Các Đại lý Trí tuệ Nhân tạo và LinkedIn Các Đại lý Trí tuệ Nhân tạo. Nền tảng sử dụng dữ liệu này cho việc huấn luyện mô hình phân tán trên nhiều nút, tối ưu hóa hiệu suất mô hình trong khi bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu người dùng.

Hệ thống cung cấp SDK CoAI, cho phép bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng tạo, triển khai và quản lý AI Agent riêng trên nền tảng. SDK hỗ trợ không chỉ khung công nghệ tự phát triển của ChainOpera mà còn tích hợp các kiến trúc AI Agent chính thống có sẵn trên thị trường. Nó cung cấp các dịch vụ mô hình đa dạng, cho phép nhà phát triển thiết kế các giải pháp tùy chỉnh dựa trên các kịch bản ứng dụng khác nhau, bao gồm:

• TesorOpera
  Một khung việc hiệu quả được tối ưu hóa cho việc huấn luyện và suy luận AI sinh sản, được phát triển đặc biệt bởi ChainOpera.

• FedML
  Một bộ công cụ học phổ cập mạnh mẽ cho việc huấn luyện mô hình phân phối.

• ScaleLLM
  Hỗ trợ huấn luyện và vận hành các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM), đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của lĩnh vực AI sinh.

• Dịch vụ Edge-Cloud Hybrid
  Kết hợp lợi ích của edge computing và cloud computing để đạt được phân bổ tài nguyên hiệu quả và triển khai ứng dụng AI thời gian thực với độ trễ thấp.

Ngoài ra, SDK CoAI tích hợp tính năng tiền điện tử, cho phép nhà phát triển phát hành token khi triển khai AI Agents. Những token này đại diện cho mức độ tương tác của người dùng với các AI Agents khác nhau và là cơ chế thưởng, khuyến khích nhiều người dùng tương tác với AI Agents và đóng góp dữ liệu, từ đó thúc đẩy việc huấn luyện và tối ưu hóa mô hình. Cửa hàng AI Agent tích hợp sẵn trên nền tảng cung cấp cho người dùng một kênh để giao dịch token. Người dùng thông thường có thể tìm và tương tác với các AI Agents phù hợp, trong khi nhà phát triển có thể nhận phần thưởng từ AI Agents mà họ tạo ra, tạo ra một hệ thống kinh tế lợi ích hai bên.

ChainOpera AI Chain

ChainOpera AI Chain là giao thức Layer 1 cơ bản hỗ trợ Nền tảng AI Liên minh được phát triển độc lập bởi đội ngũ ChainOpera. Nó sử dụng cơ chế PoI (Proof of Intelligence) để xác minh và ghi nhận các tài nguyên tính toán hoặc dữ liệu được đóng góp bởi mỗi người tham gia một cách công bằng và phi tập trung, phát hành phần thưởng token dựa trên giá trị đóng góp. Ngoài ra, ChainOpera AI Chain tích hợp Hệ điều hành AI Liên minh để tối ưu hiệu suất suy luận, khả năng mở rộng và bảo mật cho các mô hình AI, nhằm vượt qua giới hạn hiệu suất của các chuỗi khối truyền thống và cung cấp môi trường xử lý thấp độ trễ, lưu lượng cao cho các ứng dụng AI khác nhau.

ChainOpera AI Chain sẽ được triển khai theo ba giai đoạn dần dần:

• Giai đoạn Một

  • Triển khai trên mạng thử nghiệm cục bộ
  • CoAI triển khai dưới dạng hợp đồng thông minh

• Pha hai

  • Triển khai trên các blockchain công cộng hiệu suất cao như Solana, Base hoặc Ethereum

• Giai đoạn Ba

  • Ra mắt chính thức của AI Chain với sự thay thế của sự đồng thuận Proof of Intelligence thay vì hợp đồng thông minh
  • Tích hợp Hệ điều hành AI Liên minh vào AI Chain

Hệ sinh thái hiện tại

Nền tảng trí tuệ nhân tạo phi tập trung của ChainOpera (Nguồn: ChainOpera)

Hiện tại, chỉ một số tính năng giới hạn được triển khai trên nền tảng ChainOpera. Người dùng có thể triển khai một số mô hình trí tuệ nhân tạo trên nền tảng trí tuệ nhân tạo phi tập trung của nó, tương tác với các mô hình này hoặc cho chúng tạo ra ảnh và video. Giai đoạn kiểm tra đầu tiên vừa kết thúc và nền tảng đang chuẩn bị để vào giai đoạn thứ hai, bao gồm ra mắt Terminal AI. Điều này sẽ cho phép người dùng bắt đầu cung cấp dữ liệu cá nhân làm nguồn cho việc huấn luyện mô hình. Mặc dù chưa được phát hành hoàn toàn, nhưng người dùng quan tâm có thể đăng ký ngay để tham gia danh sách chờ.

So sánh với Giao thức Ảo hóa

Nói chung, ChainOpera có nhiều điểm tương đồng với giao thức Virtuals rất phổ biến mới xuất hiện gần đây. Cả hai nền tảng đều là nền tảng ra mắt AI Agent với rào cản thấp cho phép người dùng không có kiến thức kỹ thuật tạo ra các AI Agent của riêng họ và phát hành token. Họ cũng hỗ trợ các mô hình AI đa dạng, cho phép các nhà phát triển xây dựng một loạt các ứng dụng AI thay vì bị hạn chế trong một chức năng duy nhất. Tuy nhiên, có một số khác biệt giữa ChainOpera và Virtuals Protocol về vị trí trên thị trường, các phương pháp tạo ra AI Agent và tokenomics, sẽ được xem xét dưới đây.

Vị trí thị trường

Về định vị thị trường, ChainOpera khác biệt với Virtuals Protocol bằng cách không chỉ đơn giản hóa việc tạo ra AI Agent thông qua CoAI SDK. ChainOpera tích hợp tất cả các nguồn lực liên quan đến AI, bao gồm cho phép người dùng tham gia vào việc huấn luyện mô hình, tập hợp năng lực tính toán phân tán và xây dựng một Layer 1 hiệu suất cao để nâng cao hoạt động AI. Mục tiêu của nó là phổ cập phát triển AI, làm cho nó trở nên tiếp cận và có lợi cho mọi người thay vì bị các công ty lớn độc quyền. ChainOpera tưởng tượng một cảnh quan AI nơi phát triển AI - từ việc huấn luyện mô hình đến việc tạo ứng dụng AI - là một nỗ lực cộng tác. Người dùng có thể đóng góp dữ liệu, huấn luyện mô hình AI và tự do tạo ra các AI Agent khác nhau, biến công nghệ AI thành một thị trường công bằng và minh bạch hơn.

G.A.M.E. Workflow (Nguồn: Giao thức ảo hóa)

Trái ngược với đó, Virtuals Protocol không phát triển blockchain riêng mà thay vào đó xây dựng giao thức của mình trên Base, tập trung vào tối ưu hóa quá trình tạo ra AI Agent thân thiện với người dùng. Đối với người dùng quan tâm đến việc triển khai AI Agent, Virtuals Protocol cung cấp một khung phát triển module được gọi là G.A.M.E. (Generative Autonomous Multimodel Entities), bao gồm năm thành phần cốt lõi:

• Hệ thống Nhận thức
  Xác định cách AI Agent nhận và xử lý các đầu vào môi trường, hỗ trợ xử lý đa phương thức của văn bản, giọng nói và hình ảnh.

• Động cơ quy hoạch chiến lược
  Thiết kế logic ra quyết định của AI Agent.

• Module Xử lý Đối thoại
  Phát triển khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép hiểu bối cảnh và tạo ra phản hồi phù hợp.

• Bộ xử lý bộ nhớ dài hạn
  Lưu trữ dữ liệu lịch sử và bộ dữ liệu, truy xuất trải nghiệm quá khứ, suy ngẫm, nhân cách linh hoạt, quan điểm thế giới, và bộ nhớ làm việc để tăng cường khả năng ra quyết định.

• Người điều hành ví trên chuỗi
  Kết hợp một ví on-chain để thiết lập quy tắc quản lý tài sản và giao dịch phân phối phần thưởng.

Các nhà phát triển có thể chọn các mô-đun được định nghĩa trước để tùy chỉnh chức năng, điều chỉnh tốc độ phản hồi, mức độ tạo nội dung, đặc điểm cá nhân, mẫu hành vi và cách nói. Bằng cách kết hợp các mô-đun khác nhau, AI Agent có thể thể hiện khả năng phức tạp và đặc điểm cá nhân độc đáo, được liên tục hoàn thiện thông qua phản hồi từ người dùng.

So sánh này rõ ràng cho thấy Virtuals Protocol tập trung vào việc đơn giản hóa việc tạo và quản lý AI Agent, trong khi ChainOpera cung cấp dịch vụ AI tích hợp. Ngoài việc tạo AI Agent, ChainOpera khuyến khích sự tham gia của người dùng trong việc tiền huấn luyện mô hình, nhằm xây dựng một hệ sinh thái AI rộng hơn.

Quy trình tạo AI Agent

ChainOpera vẫn đang ở giai đoạn phát triển sơ khai, vì vậy nó chưa thể thể hiện cách mà các AI Agents sẽ được tạo ra trên nền tảng này. Tuy nhiên, có thể rút ra những thông tin bằng cách tham khảo quy trình được sử dụng bởi Virtuals Protocol để suy luận về các chiến lược và thách thức tiềm năng trong việc triển khai ChainOpera.

Trong giao thức Virtuals, triển khai một AI Agent mới yêu cầu tiêu tốn một số tiền $VIRTUAL nhất định. Người dùng phải đặt tên cho AI Agent, đặt hình đại diện, chỉ định tên token và cung cấp một mô tả về các tính năng và cá nhân của nó. Khi quá trình này hoàn tất và vốn hóa thị trường token của AI Agent đạt đến $42,000 thông qua việc mua đủ, AI Agent chính thức hoạt động như một thực thể hoàn toàn tự động với tài khoản X riêng của nó. Việc đầu tư token sớm đóng góp $35,000 cho việc xây dựng một hồ bơi thanh khoản vĩnh viễn trên Uniswap.

ChainOpera có thể sẽ lấy cảm hứng từ Giao thức Ảo hóa nhưng khác biệt về cơ bản bằng cách hoạt động trên mạng lưới blockchain Layer 1 riêng của mình. Việc phát triển một chuỗi Layer 1, đặc biệt là về cơ sở hạ tầng, yêu cầu thời gian để trưởng thành và ổn định. Do đó, ưu tiên ban đầu của ChainOpera là đảm bảo giao thức Layer 1 của nó có thể xử lý một lưu lượng giao dịch đủ lớn một cách đáng tin cậy.

Ngoài ra, khác với Uniswap, đã thiết lập thanh khoản đáng kể và cấu trúc giao thức mạnh mẽ qua nhiều năm, ChainOpera có thể đối mặt với thách thức về thanh khoản cho token AI Agent. Ngoài thanh khoản, những khoảng trống trong cơ sở hạ tầng DeFi, bao gồm oracles, cầu nối liên chuỗi, stablecoins, giao thức cho vay và tổng hợp giao dịch, có thể làm trở ngại cho trải nghiệm giao dịch của người dùng và giới hạn dòng vốn bên ngoài. Đáng chú ý, việc triển khai thử nghiệm mạng của ChainOpera trên Ethereum và Solana cho thấy khả năng hỗ trợ EVM hoặc SVM trong chuỗi Layer 1 của nó. Một giải pháp ngắn hạn thực tế để giải quyết vấn đề thanh khoản sẽ là tích hợp các hồ bơi thanh khoản trên các nền tảng đã thiết lập như Uniswap hoặc Raydium để tận dụng các giao thức hiện có.

Mặc dù có những thách thức này, tầm nhìn rộng hơn của ChainOpera không chỉ dừng lại ở việc trở thành một nền tảng ra mắt AI Agent. Nó nhằm xây dựng một hệ sinh thái AI trên chuỗi toàn diện. Người dùng có thể đóng góp dữ liệu thông qua AI Terminal để tham gia vào việc huấn luyện mô hình, trở thành các nút cung cấp năng lực tính toán để nâng cao hiệu suất AI, hoặc triển khai các ứng dụng AI bổ sung trên Layer 1 của nó. Mặc dù nền tảng ra mắt AI Agent có thể gặp khó khăn trong việc sánh ngang thành công của Virtuals Protocol trong giai đoạn khởi đầu lạnh, tầm nhìn mở rộng của ChainOpera mang lại tiềm năng lớn hơn trong dài hạn.

Tokenomics

Không giống như hầu hết các giao thức nơi mà các token chủ yếu phục vụ mục đích quản trị, cả ChainOpera và Virtuals Protocol đều gán nhiều tiện ích thực tế hơn cho token của họ. Thiết kế này cho phép người giữ token thu được giá trị nội tại từ giao thức, giúp giá token tăng cùng sự phát triển và thành công của giao thức.

$VIRTUAL Phân bổ Token (Nguồn: Báo cáo kỹ thuật của giao thức Virtuals)

Đầu tiên, liên quan đến Giao thức ảo, đồng token gốc $VIRTUAL của nó có tổng cung 1 tỷ. Trong đó, 60% đã lưu thông, 5% được phân bổ cho tính thanh khoản và 35% còn lại được dành cho phát triển hệ sinh thái, được quản lý bởi ví đa chữ ký Virtuals DAO với mức giới hạn phát hành hàng năm là 10% trong vòng ba năm tới. $VIRTUAL có nhiều trường hợp sử dụng trong hệ sinh thái của nó:

• phí tạo AI Agent
• Cặp giao dịch hồ chứa thanh khoản
• LP staking
• Routing token

Tóm lại, mỗi giao dịch trong hệ sinh thái Giao thức Ảo hóa đều yêu cầu $VIRTUAL là phương tiện trao đổi. Từ việc tạo ra AI Agents đến việc mua mã thông báo AI Agent, $VIRTUAL là cần thiết. Các hồ nước Uniswap chỉ hỗ trợ ghép cặp với $VIRTUAL, khóa nhiều mã thông báo lưu hành hơn trong hồ nước thanh khoản. Ngoài ra, các mã LP có thể được đặt cược để kiếm phần thưởng và nhận mã thông báo bỏ phiếu có thể được ủy quyền cho các máy xác minh. Là một mã thông báo định tuyến, $VIRTUAL tạo điều kiện cho việc trao đổi giữa các mã thông báo AI Agent khác nhau bằng cách chuyển đổi chúng thành $VIRTUAL trước. Do đó, $VIRTUAL hoạt động như trụ cột trung tâm của các hoạt động của Giao thức Ảo hóa.

Về ChainOpera, trong khi tokenomics và các trường hợp sử dụng cụ thể của nó vẫn chưa được công bố, tiện ích của token của nó có thể sẽ mở rộng ra ngoài nền tảng AI Agent. Nó sẽ phục vụ như một khoản phí giao dịch trên chuỗi Layer 1 của mình và thưởng cho những người cung cấp tài nguyên AI, tăng cầu và thu giữ giá trị giao thức.

Kết luận

Cho dù là sóng AI Agents hiện tại chỉ là một bong bóng thoáng qua hay không vẫn là một chủ đề tranh luận. Tuy nhiên, không thể phủ nhận rằng AI Agents mang lại khả năng tự động hóa đáng kể cho người dùng, cho phép họ xử lý khối lượng công việc lớn. Nhà phát triển có thể tăng tốc triển khai giao thức và các phiên bản sản phẩm, các nhà giao dịch có thể tối ưu hóa chiến lược, và các nhà đầu tư có thể có được những thông tin thị trường sâu sắc, giảm thiểu rào cản cho người dùng Web2 để tiến vào không gian Web3. ChainOpera đặt mình ở vị trí tiên phong của xu hướng này, nhận ra tiềm năng của AI Agents trong khi xây dựng một cơ sở hạ tầng vững chắc cho phát triển AI. Nền tảng này nhằm mục đích thúc đẩy việc áp dụng quy mô lớn của các ứng dụng AI trong Web3, định hình tương lai của tích hợp AI trong các hệ sinh thái phi tập trung.