DeepLink và SoonChain hợp tác để cách mạng hóa trò chơi Web3

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang có những bước tiến đáng kể vào nhiều ngành công nghiệp khác nhau, nhưng theo Mitch Liu, Giám đốc điều hành của Theta Labs, lĩnh vực tình yêu thể thao đại diện cho một biên giới đầy hứa hẹn. Khác với các lĩnh vực khác, nơi AI chủ yếu tự động hóa các nhiệm vụ, thể thao mang đến cơ hội độc đáo cho AI để nâng cao trải nghiệm của người hâm mộ. Với dữ liệu có cấu trúc như thống kê, lịch thi đấu và chỉ số hiệu suất, AI có thể phân tích và trình bày thông tin theo cách mà người hâm mộ dễ dàng tiếp nhận. Tính chu kỳ của các mùa thể thao cho phép thu thập dữ liệu liên tục và thử nghiệm các tính năng, tạo ra một môi trường lý tưởng cho việc tích hợp AI. Các nghiên cứu gần đây cho thấy AI đã và đang biến đổi cảnh quan thể thao thông qua phân tích cải tiến và tương tác cá nhân hóa với người hâm mộ. Ví dụ, chương trình Vận động viên Kỹ thuật số của NFL sử dụng học máy để đánh giá dữ liệu cầu thủ và dự đoán rủi ro chấn thương, điều này không chỉ bảo vệ các vận động viên mà còn làm phong phú thêm hiểu biết của người hâm mộ về trò chơi. Thêm vào đó, các đội NHL như Vegas Golden Knights và New Jersey Devils đã hợp tác với Theta Labs để tạo ra các chatbot powered by AI giúp người hâm mộ giải đáp thắc mắc về các trận đấu, vé và tin tức đội bóng. Những đổi mới này đang nâng cao trải nghiệm của người hâm mộ bằng cách cung cấp thông tin kịp thời, chính xác thông qua các nền tảng tương tác. Tiềm năng của AI trong thể thao không chỉ giới hạn ở các giải đấu truyền thống mà còn mở rộng sang thể thao điện tử, nơi các môi trường kỹ thuật số mang đến nhiều cơ hội hơn cho sự tương tác. AI có thể tạo ra những trải nghiệm siêu cá nhân hóa, phục vụ cả người hâm mộ bình thường và người hâm mộ tận tâm bằng cách cung cấp những hiểu biết được điều chỉnh dựa trên dữ liệu trò chơi theo thời gian thực. Tuy nhiên, các tổ chức thể thao cần triển khai những công nghệ này một cách cẩn thận, đảm bảo rằng chúng bổ sung chứ không thay thế các yếu tố cảm xúc cốt lõi của tình yêu thể thao. Khi AI tiếp tục phát triển, ngành công nghiệp thể thao đứng trước ngưỡng cửa của một kỷ nguyên chuyển đổi, với tiềm năng định nghĩa lại cách người hâm mộ tương tác với các đội bóng yêu thích và nâng cao trải nghiệm tổng thể của việc tiêu thụ thể thao.

Phòng nghiên cứu AI của Phó Giáo sư Kỹ thuật Stanford Ellen Vitercik sẽ tận dụng cơ sở hạ tầng đám mây lai của Theta EdgeCloud để nâng cao nghiên cứu của mình trong lĩnh vực tối ưu hóa rời rạc và lý luận thuật toán. Sự hợp tác này sẽ cho phép phòng thí nghiệm sử dụng GPU phi tập trung của EdgeCloud, cung cấp sức mạnh tính toán có thể mở rộng và hiệu suất cao với chi phí cạnh tranh. Việc tích hợp công nghệ này dự kiến sẽ tăng tốc đáng kể quá trình đào tạo các mô hình AI và tạo điều kiện cho các sáng kiến nghiên cứu tiên tiến. Các cơ sở giáo dục hàng đầu khác, như Đại học Quốc gia Seoul, KAIST và Đại học Oregon, cũng đang sử dụng cơ sở hạ tầng của EdgeCloud để nâng cao năng suất nghiên cứu AI của họ. Ellen Vitercik chuyên về học máy, lý luận thuật toán và giao điểm giữa tính toán và kinh tế. Phòng nghiên cứu của bà tập trung vào một số lĩnh vực chính, bao gồm ứng dụng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cho tối ưu hóa, lựa chọn nội dung thuật toán và tổng quát hóa các thuật toán phân cụm trên nhiều kích thước tập dữ liệu khác nhau. Bằng cách sử dụng tài nguyên của Theta EdgeCloud, phòng thí nghiệm nhằm khám phá cách AI có thể nâng cao quy trình ra quyết định trong các bối cảnh kinh tế, chẳng hạn như chiến lược định giá và tiếp thị mục tiêu. Cơ sở hạ tầng GPU lai của Theta EdgeCloud được thiết kế để cung cấp sức mạnh tính toán theo yêu cầu, vừa có thể mở rộng vừa tiết kiệm chi phí, khiến nó trở thành giải pháp lý tưởng cho nghiên cứu học thuật. Sự hợp tác với phòng thí nghiệm của Vitercik minh họa xu hướng ngày càng tăng trong việc tích hợp công nghệ điện toán đám mây tiên tiến vào nghiên cứu học thuật, đặc biệt là trong lĩnh vực AI. Quan hệ đối tác này không chỉ hứa hẹn thúc đẩy các mục tiêu nghiên cứu của Vitercik mà còn đóng góp vào bối cảnh nghiên cứu AI rộng lớn hơn tại nhiều tổ chức trên toàn thế giới.

Mạng lưới Phala và Streamr đã công bố một quan hệ đối tác mới đầy hứa hẹn nhằm cách mạng hóa bối cảnh của AI phi tập trung. Sự hợp tác này kết hợp cơ sở hạ tầng tính toán đáng tin cậy của Phala với khả năng truyền dữ liệu phi tập trung, thời gian thực của Streamr. Mục tiêu là tạo ra một lớp mới của các tác nhân AI có thể xử lý dữ liệu trực tiếp một cách an toàn và riêng tư, mà không cần dựa vào các trung gian tập trung. Bằng cách kết hợp những công nghệ này, tầm nhìn về AI phi tập trung, thời gian thực đang trở thành hiện thực, mở ra con đường cho các ứng dụng đổi mới trong nhiều lĩnh vực. Streamr hoạt động trên một mạng lưới phi tập trung được thiết kế đặc biệt cho việc truyền dữ liệu thời gian thực, sử dụng kiến trúc ngang hàng và mô hình xuất bản/đăng ký. Cấu trúc này cho phép các nhà sản xuất dữ liệu phát sóng các luồng có thể được các ứng dụng và nút tiêu thụ ngay lập tức, giảm đáng kể độ trễ và nâng cao khả năng phục hồi. Việc tích hợp công nghệ blockchain trong Streamr hỗ trợ việc kiếm tiền và kiểm soát truy cập thông qua token DATA gốc của nó, thúc đẩy một nền kinh tế dữ liệu mở mạnh mẽ cho các ứng dụng Web3. Quan hệ đối tác này nhấn mạnh một sứ mệnh chung để tạo ra một web mở hơn và do người dùng kiểm soát, từ bỏ sự phụ thuộc vào các dịch vụ đám mây truyền thống. Sự hợp tác này tận dụng Môi trường Thực thi Đáng tin cậy (TEEs) của Phala và Hợp đồng Phat, cung cấp các khu vực an toàn, mã hóa cho các phép toán AI. Điều này đảm bảo rằng ngay cả chủ sở hữu máy cũng không thể truy cập dữ liệu hoặc logic, tạo ra một nền tảng vững chắc cho phép toán AI có thể xác minh. Bằng cách tích hợp việc cung cấp dữ liệu thời gian thực của Streamr với lớp tính toán an toàn của Phala, các nhà phát triển có thể tạo ra các hệ thống AI xử lý dữ liệu trực tiếp trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư và chống lại sự kiểm duyệt. Quan hệ đối tác này không chỉ thể hiện tiềm năng của cơ sở hạ tầng phi tập trung mà còn mở ra những con đường mới cho các nhà phát triển xây dựng các giải pháp AI đổi mới phù hợp với các giá trị cốt lõi của Web3—quyền riêng tư, minh bạch và phi tập trung.

Trong bối cảnh tiền điện tử đang không ngừng phát triển, ít token nào thu hút được nhiều sự chú ý như Fartcoin, một memecoin dựa trên Solana. Mặc dù còn non trẻ, Fartcoin đã thiết lập được sự hiện diện đáng kể trên các nền tảng mạng xã hội, đặc biệt là Twitter, nơi nó được coi là tín hiệu mua vào của các nhà đầu tư thông thái. Memecoin này, có nguồn gốc từ Belarus, đã nhanh chóng định vị mình là một người dẫn đầu trong hệ sinh thái Solana, vượt qua nhiều đối thủ đã có tên tuổi hơn. Với vốn hóa thị trường đạt 455,2 triệu USD, Fartcoin hiện chiếm 32,1% tổng vốn hóa thị trường của các token AI trên Solana, vốn đang ở mức khoảng 1,1148 tỷ USD trên 772 dự án. Sự tăng trưởng của Fartcoin đặc biệt đáng chú ý khi nó thiếu những tiện ích hoặc tuyên bố công nghệ điển hình liên quan đến nhiều token AI. Thay vào đó, nó đã tận dụng sự hào hứng hiện tại xung quanh trí tuệ nhân tạo để tạo ra một ngách đáng kể trên thị trường. Hiệu suất của nó đã vượt qua các token đã được thiết lập như #ai16z, với vốn hóa thị trường của Fartcoin vượt xa đối thủ gần nhất của nó gần 250%. Thành công bất ngờ này đặt ra câu hỏi về tương lai của các token AI trên blockchain Solana, gợi ý một sự chuyển mình tiềm năng trong sự quan tâm của nhà đầu tư hướng tới các dự án nhẹ nhàng, dựa trên meme hơn là các giải pháp công nghệ nặng nề hơn. Sự hấp dẫn của Fartcoin đối với các nhà đầu tư tổ chức, thường được gọi là "tiền thông minh", là một yếu tố chính thúc đẩy thành công của nó. Những nhà đầu tư này bị thu hút bởi vị trí độc đáo của Fartcoin trên thị trường, nơi mà văn hóa meme và sự tham gia của cộng đồng đã chứng tỏ là những tài sản mạnh mẽ. Khi Fartcoin tiếp tục thu hút được sự đầu tư và sự chú ý đáng kể, tương lai của nó vẫn còn không chắc chắn, nhưng quỹ đạo hiện tại của nó cho thấy rằng nó đã khẳng định mình là một người chơi đáng gờm trong lĩnh vực AI trên Solana. Cuối cùng, Fartcoin là một ví dụ điển hình cho bản chất không thể đoán trước của thế giới tiền điện tử, nơi ngay cả một memecoin cũng có thể thống trị một phân khúc thị trường thường dành cho các dự án nghiêm túc hơn.

Sự suy giảm gần đây trong thị trường tiền điện tử, đặc biệt là đối với các token tập trung vào AI, đã bị ảnh hưởng đáng kể bởi quyết định của Microsoft trong việc làm chậm kế hoạch mở rộng trung tâm dữ liệu. Trong 24 giờ qua, token của Bittensor đã giảm 10%, với mức giảm đáng kinh ngạc 24% trong tuần qua. Render Token (RNDR) và Grass cũng đã chứng kiến sự suy giảm lần lượt là 10% và 20%, góp phần vào sự giảm 10% trong tổng vốn hóa thị trường của các token AI được CoinGecko theo dõi. Xu hướng này phản ánh hiệu suất của các cổ phiếu liên quan đến AI lớn, với NVIDIA trải qua sự giảm hơn 30% từ đỉnh điểm năm 2024 và AMD giảm 47% so với mức cao của năm nay. Tác động của thông báo từ Microsoft, bao gồm việc ngừng hoặc trì hoãn phát triển trung tâm dữ liệu ở nhiều quốc gia, dấy lên lo ngại về tốc độ tăng trưởng trong lĩnh vực AI. Tin tức này đặc biệt nổi bật khi xem xét vai trò quan trọng của Microsoft trong việc thương mại hóa AI thông qua sự hợp tác với OpenAI, nhà sáng tạo của ChatGPT. Các nhà phân tích từ TD Cowen đã bày tỏ lo ngại về khả năng cung cấp quá mức các trung tâm dữ liệu, cho rằng nhu cầu có thể không theo kịp với sự mở rộng nhanh chóng mà trước đây đã được dự đoán. Cơn sốt AI đã thu hút nhiều nhà phát triển trong không gian tiền điện tử, với các dự án như Bittensor cung cấp các thị trường phi tập trung cho các mô hình học AI, nơi các thợ mỏ kiếm được token TAO bằng cách đóng góp tài nguyên tính toán. Render hoạt động trên Solana, cung cấp nền tảng cho người dùng thuê sức mạnh GPU, trong khi Grass khuyến khích người dùng kiếm token thông qua việc cài đặt ứng dụng. Thêm vào đó, sự suy giảm trong các đồng meme AI, đặc biệt trong hệ sinh thái Virtuals Protocol, làm nổi bật sự điều chỉnh rộng hơn của thị trường, với các token như GAME chứng kiến giá trị của chúng giảm từ 350 triệu đô la xuống chỉ còn 13 triệu đô la kể từ tháng 1.

Khi công nghệ tiếp tục phát triển, Mạng lưới Hạ tầng Vật lý Phi tập trung (DePIN) đang nổi lên như một lực lượng chuyển đổi trong lĩnh vực điện toán đám mây. Được xây dựng trên công nghệ blockchain, DePIN sử dụng các thiết bị phần cứng cá nhân, được gọi là nút, có thể từ máy tính cá nhân đến các thiết bị IoT. Mạng lưới phi tập trung này loại bỏ sự cần thiết của một cơ quan trung ương, nâng cao bảo mật và tính minh bạch trong khi vượt trội hơn các hệ thống truyền thống về hiệu quả và khả năng mở rộng. Với sự gia tăng của các ứng dụng AI, các mạng lưới phi tập trung đang trở nên thiết yếu cho việc quản lý thu thập và xử lý dữ liệu, như được nêu bật bởi một báo cáo gần đây của CoinDesk cho thấy vốn hóa thị trường của các token DePIN đã vượt quá 25 tỷ đô la, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong lĩnh vực điện toán và AI. Nhiều dự án minh họa tiềm năng của công nghệ DePIN. Akash, thường được gọi là "Airbnb của điện toán đám mây," kết nối người bán tài nguyên điện toán dư thừa với người mua, tạo ra một nền tảng mã nguồn mở cho các dịch vụ đám mây. Trong khi đó, io.net tập trung vào việc cung cấp một mạng lưới GPU phi tập trung cho các ứng dụng học máy, sở hữu 83.000 GPU và tiết kiệm chi phí đáng kể so với các nhà cung cấp truyền thống. Grass, một sáng kiến DePIN khác, cho phép người dùng chia sẻ băng thông internet của họ để đổi lấy phần thưởng, trong khi Koii nhằm mục đích dân chủ hóa quyền truy cập vào điện toán phi tập trung bằng cách cho phép bất kỳ thiết bị nào tham gia vào mạng lưới, từ đó mở rộng phạm vi tham gia của người dùng và cơ hội nhận thưởng. Mặc dù có những tiến bộ đầy hứa hẹn, thị trường DePIN đang đối mặt với những thách thức trong việc thiết lập một mô hình doanh thu bền vững. Nhiều dự án dựa vào hệ thống token kép để cân bằng cung và cầu, tương tự như vấn đề Goldilocks trong việc tìm kiếm sự cân bằng đúng đắn. Để thúc đẩy sự phát triển, các sáng kiến như EZSandbox của Koii đang đơn giản hóa quy trình tiếp cận cho các nhà phát triển, cung cấp công cụ và tài nguyên để tạo ra và thử nghiệm các ứng dụng phi tập trung. Các hợp tác, chẳng hạn như sự hợp tác của Koii với công cụ tìm kiếm Web3 Adot, càng nâng cao hiệu quả và khả năng tiếp cận của mạng lưới. Khi sự phụ thuộc vào điện toán đám mây gia tăng, các nền tảng DePIN như Koii, Akash và Grass đang sẵn sàng định hình lại cảnh quan điện toán phi tập trung, làm cho nó trở nên dễ tiếp cận và tiết kiệm chi phí hơn cho người dùng trên toàn thế giới.