Viết bởi 0xjacobzhao | https://linktr.ee/0xjacobzhao
Trong báo cáo tháng 6 của chúng tôi “Chén Thánh của Crypto AI: Khám Phá Biên Giới Đào Tạo Phi Tập Trung”, chúng tôi đã thảo luận về Học Tập Liên Kết—một mô hình “phi tập trung có kiểm soát” nằm giữa đào tạo phân tán và đào tạo hoàn toàn phi tập trung. Nguyên tắc cốt lõi của nó là giữ dữ liệu địa phương trong khi tập hợp các tham số một cách trung tâm, một thiết kế đặc biệt phù hợp cho các ngành nhạy cảm về quyền riêng tư và tuân thủ như chăm sóc sức khỏe và tài chính.
Đồng thời, nghiên cứu trước đây của chúng tôi đã liên tục nhấn mạnh sự gia tăng của Mạng lưới Tác nhân. Giá trị của chúng nằm ở khả năng hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp thông qua sự hợp tác tự động và phân chia lao động giữa nhiều tác nhân, tăng tốc độ chuyển đổi từ "các mô hình lớn đơn thể" sang "hệ sinh thái đa tác nhân."
Học tập liên kết, với nền tảng là giữ dữ liệu cục bộ, động lực dựa trên đóng góp, thiết kế phân tán, phần thưởng minh bạch, bảo vệ quyền riêng tư, và tuân thủ quy định, đã đặt nền tảng quan trọng cho sự hợp tác đa bên. Những nguyên tắc này có thể được điều chỉnh trực tiếp cho sự phát triển của Mạng lưới Tác nhân. Đội ngũ FedML đã theo dõi con đường này: tiến từ nguồn mở đến TensorOpera (một lớp cơ sở hạ tầng AI cho ngành), và tiến xa hơn đến ChainOpera (một Mạng lưới Tác nhân phi tập trung).
Tuy nhiên, Mạng lưới Tác nhân không chỉ đơn giản là một sự mở rộng không thể tránh khỏi của Học tập Liên kết. Bản chất của chúng nằm ở sự hợp tác tự động và chuyên môn hóa nhiệm vụ giữa các tác nhân, và chúng cũng có thể được xây dựng trực tiếp trên các Hệ thống Đa tác nhân (MAS), Học tăng cường (RL), hoặc các cơ chế động lực dựa trên blockchain.
I. Học tập Liên kết và Ngăn xếp Công nghệ Tác nhân AI
Học tập liên kết (FL) là một khung cho việc đào tạo hợp tác mà không cần tập trung dữ liệu. Nguyên tắc cốt lõi của nó là mỗi người tham gia đào tạo một mô hình cục bộ và chỉ tải lên các tham số hoặc độ dốc cho một máy chủ điều phối để tổng hợp, do đó đảm bảo "dữ liệu vẫn nằm trong miền của nó" và đáp ứng các yêu cầu về quyền riêng tư và tuân thủ.
Đã được thử nghiệm trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính, và ứng dụng di động, FL đã bước vào giai đoạn thương mại hóa tương đối trưởng thành. Tuy nhiên, nó vẫn phải đối mặt với những thách thức như chi phí giao tiếp cao, các đảm bảo quyền riêng tư chưa hoàn chỉnh, và các nút thắt hiệu quả do thiết bị không đồng nhất.
So với các kiểu đào tạo khác:
Đào tạo phân tán nhấn mạnh các cụm tính toán tập trung để tối đa hóa hiệu suất và quy mô.
Đào tạo phi tập trung đạt được sự hợp tác hoàn toàn phân tán thông qua các mạng tính toán mở.
Học tập liên kết nằm ở giữa, hoạt động như một hình thức "phi tập trung có kiểm soát": nó thỏa mãn các yêu cầu công nghiệp về quyền riêng tư và tuân thủ trong khi cho phép hợp tác giữa các tổ chức, làm cho nó phù hợp hơn với kiến trúc triển khai chuyển tiếp.
Ngăn xếp Giao thức Tác nhân AI
Trong nghiên cứu trước đây của chúng tôi, chúng tôi đã phân loại ngăn xếp giao thức Tác nhân AI thành ba lớp chính:
1. Lớp Cơ sở hạ tầng (Lớp Cơ sở hạ tầng Tác nhân)
Hỗ trợ runtime cơ bản cho các tác nhân, phục vụ như nền tảng kỹ thuật của tất cả các hệ thống tác nhân.
Các mô-đun cốt lõi:
Khung Tác nhân – môi trường phát triển và runtime cho các tác nhân.
Hệ điều hành Tác nhân – lập lịch đa nhiệm cấp sâu hơn và runtime mô-đun, cung cấp quản lý vòng đời cho các tác nhân.
Các mô-đun hỗ trợ:
DID Tác nhân (danh tính phi tập trung)
Ví Tác nhân & Trừu tượng hóa (trừu tượng hóa tài khoản & thực hiện giao dịch)
Thanh toán/Thanh toán Tác nhân (các khả năng thanh toán và thanh toán)
2. Lớp Phối hợp & Thực hiện
Tập trung vào sự hợp tác của các tác nhân, lập lịch nhiệm vụ, và hệ thống động lực—chìa khóa để xây dựng trí tuệ tập thể giữa các tác nhân.
Điều phối Tác nhân: điều phối tập trung và quản lý vòng đời, phân bổ nhiệm vụ, và thực hiện quy trình—phù hợp cho các môi trường kiểm soát.
Bầy Tác nhân: cấu trúc hợp tác phân tán nhấn mạnh quyền tự chủ, phân chia lao động, và phối hợp bền vững—phù hợp cho các môi trường phức tạp, động.
Lớp Khuyến khích Tác nhân: Lớp kinh tế của mạng lưới tác nhân khuyến khích các nhà phát triển, thực hiện, và xác thực viên, đảm bảo sự phát triển bền vững của hệ sinh thái.
3. Lớp Ứng dụng & Phân phối
Bao gồm các kênh phân phối, ứng dụng người dùng cuối, và các sản phẩm hướng đến người tiêu dùng.
Lớp phụ Phân phối: Nền tảng ra mắt tác nhân, Thị trường tác nhân, Mạng lưới Plugin tác nhân
Lớp phụ Ứng dụng: AgentFi, DApps gốc tác nhân, Tác nhân như Dịch vụ
Lớp phụ Người tiêu dùng: Tác nhân xã hội/tiêu dùng, tập trung vào các tình huống sử dụng nhẹ nhàng cho người dùng cuối
Lớp phụ Meme: Các dự án "Tác nhân" được thúc đẩy bởi cơn sốt với ít công nghệ hoặc ứng dụng thực tế—chủ yếu là tiếp thị.
II. Thang đo Học tập Liên kết: FedML và Nền tảng Full-Stack TensorOpera
FedML là một trong những khung mã nguồn mở sớm nhất cho Học tập Liên kết (FL) và đào tạo phân tán. Xuất phát từ một nhóm học thuật tại USC, nó dần tiến hóa thành sản phẩm cốt lõi của TensorOpera AI thông qua thương mại hóa.
Đối với các nhà nghiên cứu và nhà phát triển, FedML cung cấp các công cụ hợp tác đào tạo dữ liệu qua các tổ chức và thiết bị khác nhau. Trong học thuật, FedML đã trở thành một nền tảng thí nghiệm được áp dụng rộng rãi cho nghiên cứu FL, thường xuyên xuất hiện tại các hội nghị hàng đầu như NeurIPS, ICML, và AAAI. Trong ngành công nghiệp, nó đã tạo dựng được danh tiếng mạnh mẽ trong các lĩnh vực nhạy cảm về quyền riêng tư như chăm sóc sức khỏe, tài chính, AI biên, và AI Web3—định vị như công cụ benchmark cho học tập liên kết.
TensorOpera đại diện cho sự tiến hóa thương mại hóa của FedML, được nâng cấp thành một nền tảng cơ sở hạ tầng AI full-stack cho các doanh nghiệp và nhà phát triển. Trong khi giữ lại khả năng học tập liên kết của nó, nó mở rộng vào các thị trường GPU, dịch vụ mô hình, và MLOps, từ đó mở rộng vào thị trường rộng lớn hơn của thời đại LLM và Tác nhân.
Kiến trúc tổng thể của nó được cấu trúc thành ba lớp: Lớp Tính toán (nền tảng), Lớp Lập lịch (phối hợp), và Lớp MLOps (ứng dụng).
Lớp Tính toán (Nền tảng)
Lớp Tính toán hình thành xương sống kỹ thuật của TensorOpera, tiếp tục DNA mã nguồn mở của FedML.Chức năng cốt lõi: Máy chủ Tham số, Đào tạo Phân tán, Điểm cuối Suy luận, và Máy chủ Tổng hợp.
Đề xuất giá trị: Cung cấp đào tạo phân tán, học tập liên kết bảo vệ quyền riêng tư, và một động cơ suy luận có thể mở rộng. Cùng nhau, những điều này hỗ trợ ba khả năng cốt lõi của Đào tạo / Triển khai / Liên kết, bao phủ toàn bộ quy trình từ đào tạo mô hình đến triển khai và hợp tác giữa các tổ chức.
Lớp Lập lịch (Phối hợp)
Lớp Lập lịch hoạt động như thị trường tính toán và trung tâm lập lịch, bao gồm Thị trường GPU, Cung cấp, Tác nhân Chính, và Lịch trình & Điều phối.Khả năng: Cho phép phân bổ tài nguyên qua các đám mây công cộng, các nhà cung cấp GPU, và các nhà đóng góp độc lập.
Ý nghĩa: Đây đánh dấu bước chuyển quan trọng từ FedML sang TensorOpera—hỗ trợ đào tạo và suy luận AI quy mô lớn thông qua lập lịch và điều phối thông minh, bao phủ khối lượng công việc LLM và AI sinh tạo.
Tiềm năng Token hóa: Mô hình "Chia sẻ & Kiếm" để lại một giao diện cơ chế khuyến khích mở, cho thấy tính tương thích với DePIN hoặc các mô hình Web3 rộng hơn.
Lớp MLOps (Ứng dụng)
Lớp MLOps cung cấp các dịch vụ trực tiếp cho các nhà phát triển và doanh nghiệp, bao gồm Phục vụ Mô hình, Tác nhân AI, và các mô-đun Studio.Ứng dụng: chatbot LLM, AI sinh tạo đa phương thức, và công cụ trợ giúp nhà phát triển.
Đề xuất giá trị: Trừu tượng hóa các khả năng tính toán và đào tạo cấp thấp thành các API và sản phẩm cấp cao, giảm bớt rào cản sử dụng. Nó cung cấp các tác nhân sẵn sàng sử dụng, môi trường mã thấp, và giải pháp triển khai có thể mở rộng.
Định vị: So sánh với các nền tảng cơ sở hạ tầng AI thế hệ mới như Anyscale, Together, và Modal—đóng vai trò là cầu nối từ cơ sở hạ tầng đến ứng dụng.
Vào tháng 3 năm 2025, TensorOpera đã nâng cấp thành một nền tảng full-stack hướng tới các Tác nhân AI, với các sản phẩm cốt lõi bao gồm Ứng dụng AgentOpera AI, Khung, và Nền tảng:
Lớp Ứng dụng: Cung cấp các điểm vào đa tác nhân giống như ChatGPT.
Lớp Khung: Tiến hóa thành một "Hệ điều hành Tác nhân" thông qua các hệ thống đa tác nhân cấu trúc đồ thị và các mô-đun Điều phối/Định tuyến.
Lớp Nền tảng: Tích hợp sâu với nền tảng mô hình TensorOpera và FedML, cho phép các dịch vụ mô hình phân tán, tối ưu hóa RAG, và triển khai hybrid edge–cloud.
Tầm nhìn tổng thể là xây dựng "một hệ điều hành, một mạng lưới tác nhân", cho phép các nhà phát triển, doanh nghiệp, và người dùng đồng sáng tạo hệ sinh thái AI Tác nhân thế hệ tiếp theo trong một môi trường mở và bảo vệ quyền riêng tư.
III. Hệ sinh thái AI ChainOpera: Từ những Đồng sáng tạo và Đồng sở hữu đến Nền tảng Kỹ thuật
Nếu FedML đại diện cho lõi kỹ thuật, cung cấp các nền tảng mã nguồn mở cho học tập liên kết và đào tạo phân tán; và TensorOpera trừu tượng hóa các kết quả nghiên cứu của FedML thành một cơ sở hạ tầng AI full-stack thương mại hóa—thì ChainOpera đưa khả năng nền tảng này lên chuỗi.
Bằng cách kết hợp AI Terminals + Mạng xã hội Tác nhân + các lớp tính toán/dữ liệu dựa trên DePIN + blockchain gốc AI, ChainOpera hướng tới việc xây dựng một hệ sinh thái Mạng lưới Tác nhân phi tập trung.
Sự chuyển đổi cơ bản là như thế này: trong khi TensorOpera vẫn chủ yếu hướng đến doanh nghiệp và nhà phát triển, ChainOpera tận dụng các cơ chế quản trị và động lực kiểu Web3 để bao gồm người dùng, nhà phát triển, nhà cung cấp GPU, và những người đóng góp dữ liệu như những đồng sáng tạo và đồng sở hữu. Theo cách này, các tác nhân AI không chỉ "được sử dụng" mà còn "được đồng sáng tạo và đồng sở hữu."
Hệ sinh thái Đồng sáng tạo
Thông qua Nền tảng Mô hình & GPU và Nền tảng Tác nhân, ChainOpera cung cấp các công cụ, cơ sở hạ tầng, và lớp phối hợp cho việc sáng tạo hợp tác. Điều này cho phép đào tạo mô hình, phát triển tác nhân, triển khai, và mở rộng hợp tác.
Các đồng sáng tạo của hệ sinh thái bao gồm:
Các Nhà phát triển Tác nhân AI – thiết kế và vận hành các tác nhân.
Các Nhà cung cấp Công cụ & Dịch vụ – mẫu, MCP, cơ sở dữ liệu, API.
Các Nhà phát triển Mô hình – đào tạo và xuất bản thẻ mô hình.
Các Nhà cung cấp GPU – đóng góp sức mạnh tính toán qua DePIN hoặc đối tác đám mây Web2.
Các Người đóng góp & Chú thích Dữ liệu – tải lên và gán nhãn các tập dữ liệu đa phương thức.
Cùng nhau, ba trụ cột này—phát triển, tính toán và dữ liệu—thúc đẩy sự phát triển liên tục của mạng lưới tác nhân.
Hệ sinh thái Đồng sở hữu
ChainOpera cũng giới thiệu một cơ chế đồng sở hữu thông qua sự tham gia chia sẻ trong việc xây dựng mạng lưới.
Các Tạo tác nhân AI (cá nhân hoặc nhóm) thiết kế và triển khai các tác nhân mới thông qua Nền tảng Tác nhân, khởi động và duy trì chúng trong khi thúc đẩy đổi mới chức năng và cấp ứng dụng.
Người tham gia Tác nhân AI (từ cộng đồng) tham gia vòng đời tác nhân bằng cách sở hữu và giữ Đơn vị Truy cập, từ đó hỗ trợ sự phát triển và hoạt động của tác nhân thông qua việc sử dụng và khuyến mãi.
Hai vai trò này đại diện cho phía cung và phía cầu, cùng nhau hình thành một mô hình chia sẻ giá trị và đồng phát triển trong hệ sinh thái.
Đối tác hệ sinh thái: Nền tảng và Khung
ChainOpera hợp tác rộng rãi để nâng cao tính khả dụng, bảo mật, và tích hợp Web3:
Ứng dụng AI Terminal kết hợp ví, thuật toán, và nền tảng tổng hợp để cung cấp các khuyến nghị dịch vụ thông minh.
Nền tảng Tác nhân tích hợp các công cụ đa khung và mã thấp để giảm bớt rào cản phát triển.
TensorOpera AI cung cấp sức mạnh cho việc đào tạo và suy luận mô hình.
FedML phục vụ như một đối tác độc quyền, cho phép đào tạo bảo vệ quyền riêng tư qua các tổ chức, thiết bị khác nhau.
Kết quả là một hệ sinh thái mở cân bằng giữa các ứng dụng cấp doanh nghiệp và trải nghiệm người dùng gốc Web3.
Điểm tiếp cận phần cứng: Phần cứng AI & Đối tác
Thông qua Điện thoại DeAI, thiết bị đeo, và các đối tác AI robot, ChainOpera tích hợp blockchain và AI vào các thiết bị thông minh. Các thiết bị này cho phép tương tác dApp, đào tạo phía biên, và bảo vệ quyền riêng tư, dần dần hình thành một hệ sinh thái phần cứng AI phi tập trung.
Nền tảng Trung tâm và Cơ sở Kỹ thuật
Nền tảng GenAI TensorOpera – cung cấp dịch vụ full-stack trên MLOps, Lập lịch, và Tính toán; hỗ trợ đào tạo và triển khai mô hình quy mô lớn.
Nền tảng FedML TensorOpera – nền tảng học tập liên kết/phân tán cấp doanh nghiệp, cho phép đào tạo bảo vệ quyền riêng tư qua các tổ chức/thiết bị và đóng vai trò là cầu nối giữa học thuật và ngành công nghiệp.
FedML Mã nguồn mở – thư viện ML liên kết/phân tán hàng đầu toàn cầu, phục vụ như nền tảng kỹ thuật của hệ sinh thái với một khung mã nguồn mở đáng tin cậy và có thể mở rộng.
Cấu trúc Hệ sinh thái AI ChainOpera
IV. Sản phẩm cốt lõi của ChainOpera và Cơ sở hạ tầng AI Tác nhân Full-Stack
Vào tháng 6 năm 2025, ChainOpera chính thức ra mắt Ứng dụng AI Terminal và ngăn xếp công nghệ phi tập trung, định vị mình như một "OpenAI Phi tập trung." Các sản phẩm cốt lõi của nó trải dài qua bốn mô-đun:
Lớp Ứng dụng – AI Terminal & Mạng lưới Tác nhân
Lớp Nhà phát triển – Trung tâm Tạo tác nhân
Lớp Mô hình & GPU – Mạng lưới Mô hình & Tính toán
Giao thức CoAI & Chuỗi chuyên dụng
Cùng nhau, các mô-đun này bao phủ toàn bộ vòng từ điểm vào người dùng đến tính toán cơ bản và động lực trên chuỗi.
Ứng dụng AI Terminal
Đã được tích hợp với BNB Chain, AI Terminal hỗ trợ các giao dịch trên chuỗi và các tác nhân gốc DeFi. Trung tâm Tạo tác nhân mở cửa cho các nhà phát triển, cung cấp MCP/HUB, cơ sở kiến thức, và khả năng RAG, với việc liên tục onboard các tác nhân được xây dựng bởi cộng đồng. Trong khi đó, ChainOpera đã ra mắt Liên minh CO-AI, hợp tác với io.net, Render, TensorOpera, FedML, và MindNetwork.
Theo dữ liệu trên chuỗi từ BNB DApp Bay (30 ngày qua): 158.87K người dùng độc nhất, 2.6 triệu giao dịch và Xếp hạng #2 trong toàn bộ danh mục "Tác nhân AI" trên BSC, điều này cho thấy hoạt động trên chuỗi mạnh mẽ và đang tăng trưởng.
Ứng dụng Tác nhân Siêu AI – AI Terminal 👉 chat.chainopera.ai
Được định vị như một ChatGPT phi tập trung + Trung tâm Xã hội AI, AI Terminal cung cấp: Hợp tác đa phương thức, Động lực đóng góp dữ liệu, Tích hợp công cụ DeFi, Hỗ trợ đa nền tảng, Hợp tác tác nhân bảo vệ quyền riêng tư (Dữ liệu của bạn, Tác nhân của bạn). Người dùng có thể gọi trực tiếp mô hình DeepSeek-R1 mã nguồn mở và các tác nhân được xây dựng bởi cộng đồng từ di động. Trong các tương tác, cả token ngôn ngữ và token crypto đều lưu thông minh bạch trên chuỗi.
Giá trị cốt lõi: biến đổi người dùng từ "người tiêu dùng nội dung" thành "những đồng sáng tạo thông minh." Áp dụng trên nhiều lĩnh vực như DeFi, RWA, PayFi, thương mại điện tử, và các lĩnh vực khác thông qua các mạng lưới tác nhân cá nhân hóa.
Mạng xã hội Tác nhân AI 👉 chat.chainopera.ai/agent-social-network
Được hình dung như LinkedIn + Messenger cho các tác nhân AI. Cung cấp không gian làm việc ảo và cơ chế hợp tác Tác nhân với Tác nhân (MetaGPT, ChatDEV, AutoGEN, Camel). Phát triển các tác nhân đơn lẻ thành các mạng lưới hợp tác đa tác nhân trải dài qua tài chính, trò chơi, thương mại điện tử, và nghiên cứu. Dần dần nâng cao trí nhớ và quyền tự chủ.
Nền tảng Nhà phát triển Tác nhân AI👉 agent.chainopera.ai
Được thiết kế như một trải nghiệm sáng tạo "theo kiểu LEGO" cho các nhà phát triển. Hỗ trợ các mở rộng không mã và mô-đun, hợp đồng thông minh Blockchain đảm bảo quyền sở hữu, DePIN + cơ sở hạ tầng đám mây hạ thấp rào cản gia nhập và Thị trường cho phép phát hiện và phân phối
Giá trị cốt lõi: trao quyền cho các nhà phát triển nhanh chóng tiếp cận người dùng, với các đóng góp được ghi lại và thưởng một cách minh bạch.
Nền tảng Mô hình AI & GPU 👉 platform.chainopera.ai
Đóng vai trò là lớp hạ tầng, nó kết hợp DePIN và học tập liên kết để giải quyết sự phụ thuộc của AI Web3 vào tính toán tập trung. Các khả năng bao gồm: Mạng GPU phân tán, Đào tạo dữ liệu bảo vệ quyền riêng tư, Thị trường mô hình và dữ liệu, MLOps toàn diện
Tầm nhìn: chuyển từ "độc quyền công nghệ lớn" sang "cơ sở hạ tầng do cộng đồng điều hành"—cho phép sự hợp tác đa tác nhân và trí tuệ nhân tạo cá nhân hóa.
Tổng quan Kiến trúc Full-Stack ChainOpera
V. Lộ trình AI ChainOpera
Ngoài nền tảng AI Tác nhân full-stack đã được ra mắt, ChainOpera AI tin tưởng vững chắc rằng Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI) sẽ xuất hiện từ các mạng lưới hợp tác đa phương thức, đa tác nhân. Lộ trình dài hạn của nó được cấu trúc thành bốn giai đoạn:
Giai đoạn I (Tính toán → Vốn):
Xây dựng cơ sở hạ tầng phi tập trung: mạng DePIN GPU, học tập liên kết, nền tảng đào tạo/thực hiện phân tán.
Giới thiệu một Bộ định tuyến Mô hình để phối hợp suy luận đa đầu.
Khuyến khích các nhà cung cấp tính toán, mô hình, và dữ liệu với chia sẻ doanh thu dựa trên sử dụng.
Giai đoạn II (Ứng dụng Tác nhân → Kinh tế AI Hợp tác):
Ra mắt AI Terminal, Thị trường Tác nhân, và Mạng xã hội Tác nhân, hình thành một hệ sinh thái ứng dụng đa tác nhân.
Triển khai Giao thức CoAI để kết nối người dùng, nhà phát triển, và nhà cung cấp tài nguyên.
Giới thiệu hệ thống khớp người dùng–nhà phát triển và hệ thống tín dụng, cho phép các tương tác tần suất cao và hoạt động kinh tế bền vững.
Giai đoạn III (AI Hợp tác → AI Gốc Crypto):
Mở rộng vào DeFi, RWA, thanh toán, và các kịch bản thương mại điện tử.
Mở rộng đến các trường hợp sử dụng trao đổi dữ liệu cá nhân và do KOL điều khiển.
Phát triển các LLM chuyên môn tài chính/crypto và ra mắt hệ thống thanh toán và ví Tác nhân đến Tác nhân, mở khóa các ứng dụng "Crypto AGI".
Giai đoạn IV (Hệ sinh thái → Nền kinh tế AI Tự trị):
Tiến hóa thành các nền kinh tế subnet tự trị, mỗi subnet chuyên về ứng dụng, cơ sở hạ tầng, tính toán, mô hình, hoặc dữ liệu.
Cho phép quản trị subnet và hoạt động token hóa, trong khi các giao thức xuyên subnet hỗ trợ sự tương tác và hợp tác.
Mở rộng từ AI Tác nhân vào AI Vật lý (robotics, lái xe tự động, hàng không vũ trụ).
Tuyên bố miễn trừ: Lộ trình này chỉ mang tính chất tham khảo. Thời gian và chức năng có thể điều chỉnh linh hoạt theo điều kiện thị trường và không cấu thành đảm bảo giao hàng.
VI. Khuyến khích Token và Quản trị Giao thức
ChainOpera vẫn chưa phát hành một kế hoạch khuyến khích token đầy đủ, nhưng Giao thức CoAI của nó tập trung vào "đồng sáng tạo và đồng sở hữu." Các đóng góp được ghi lại một cách minh bạch và có thể xác minh qua blockchain và cơ chế Chứng minh Trí tuệ (PoI). Các nhà phát triển, nhà cung cấp tính toán, những người đóng góp dữ liệu, và các nhà cung cấp dịch vụ được bồi thường dựa trên các chỉ số đóng góp tiêu chuẩn hóa. Người dùng tiêu thụ dịch vụ. Các nhà cung cấp tài nguyên duy trì hoạt động. Các nhà phát triển xây dựng ứng dụng. Tất cả các bên tham gia sẽ chia sẻ vào cổ tức tăng trưởng của hệ sinh thái. Nền tảng tự duy trì thông qua phí dịch vụ 1%, phân bổ phần thưởng, và hỗ trợ thanh khoản—xây dựng một hệ sinh thái AI phi tập trung mở, công bằng, và hợp tác.
Khung Chứng minh Trí tuệ (PoI)
PoI là cơ chế đồng thuận cốt lõi của ChainOpera dưới Giao thức CoAI, được thiết kế để thiết lập một hệ thống khuyến khích và quản trị minh bạch, công bằng, và có thể xác minh cho AI phi tập trung. Nó mở rộng Chứng minh Đóng góp thành một khung học máy hợp tác được kích hoạt blockchain, giải quyết các vấn đề dai dẳng của học tập liên kết: động lực không đủ, rủi ro quyền riêng tư, và thiếu tính xác minh.
Thiết kế cốt lõi:
Được neo trong các hợp đồng thông minh, tích hợp với lưu trữ phi tập trung (IPFS), các nút tổng hợp, và các bằng chứng không kiến thức (zkSNARKs).
Đạt được năm mục tiêu chính:
Phần thưởng công bằng dựa trên đóng góp, đảm bảo những người đào tạo được khuyến khích cho những cải tiến mô hình thực tế.
Dữ liệu vẫn ở địa phương, đảm bảo bảo vệ quyền riêng tư.
Cơ chế vững chắc chống lại các tham gia độc hại (đầu độc, tấn công tổng hợp).
Xác minh ZKP cho các quy trình quan trọng: tổng hợp mô hình, phát hiện bất thường, đánh giá đóng góp.
Hiệu suất và tính chung cho các dữ liệu không đồng nhất và các nhiệm vụ học tập đa dạng.
Giá trị Token chảy trong AI Full-Stack
Thiết kế token của ChainOpera được neo trong tiện ích và công nhận đóng góp, không phải đầu cơ. Nó xoay quanh năm dòng giá trị cốt lõi:
LaunchPad – cho khởi tạo tác nhân/ứng dụng.
API Tác nhân – truy cập dịch vụ và tích hợp.
Phục vụ Mô hình – phí suy luận và triển khai.
Đóng góp – chú thích dữ liệu, chia sẻ tính toán, hoặc đầu vào dịch vụ.
Đào tạo Mô hình – các nhiệm vụ đào tạo phân tán.
Các bên liên quan:
Người dùng AI – tiêu tốn token để truy cập dịch vụ hoặc đăng ký ứng dụng; đóng góp bằng cách cung cấp/gán nhãn/đặt cược dữ liệu.
Các Nhà phát triển & Ứng dụng Tác nhân – sử dụng tính toán/dữ liệu để phát triển; được thưởng cho việc đóng góp tác nhân, ứng dụng, hoặc tập dữ liệu.
Nhà cung cấp Tài nguyên – đóng góp tính toán, dữ liệu, hoặc mô hình; được thưởng một cách minh bạch.
Người tham gia Quản trị (Cộng đồng & DAO) – sử dụng token để bỏ phiếu, định hình cơ chế, và phối hợp hệ sinh thái.
Lớp Giao thức (CoAI) – duy trì sự phát triển thông qua phí dịch vụ và cân bằng tự động giữa cung/cầu.
Nút & Xác thực viên – bảo mật mạng bằng cách cung cấp xác thực, tính toán, và dịch vụ bảo mật.
Quản trị Giao thức
ChainOpera áp dụng quản trị dựa trên DAO, nơi đặt cược token cho phép tham gia vào các đề xuất và bỏ phiếu, đảm bảo tính minh bạch và công bằng.
Các cơ chế quản trị bao gồm:
Hệ thống Danh tiếng – xác thực và định lượng các đóng góp.
Hợp tác Cộng đồng – các đề xuất và bỏ phiếu thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái.
Điều chỉnh Tham số – bao gồm việc sử dụng dữ liệu, bảo mật, và trách nhiệm của các xác thực viên.
Mục tiêu tổng thể: ngăn ngừa sự tập trung quyền lực, đảm bảo sự ổn định của hệ thống, và duy trì sự đồng sáng tạo của cộng đồng.
VIII. Nền tảng Nhóm và Tài trợ Dự án
Dự án ChainOpera được đồng sáng lập bởi Giáo sư Salman Avestimehr, một học giả hàng đầu trong lĩnh vực học tập liên kết, và Dr. Aiden Chaoyang He. Đội ngũ cốt lõi trải dài từ các nền tảng học thuật và ngành công nghiệp từ các tổ chức như UC Berkeley, Stanford, USC, MIT, Đại học Tsinghua, và các nhà lãnh đạo công nghệ bao gồm Google, Amazon, Tencent, Meta, và Apple. Đội ngũ kết hợp chuyên môn nghiên cứu sâu sắc với khả năng thực thi rộng rãi trong ngành và đã phát triển lên hơn 40 thành viên cho đến nay.
Đồng sáng lập: Giáo sư Salman Avestimehr
Chức danh & Vai trò: Giáo sư khoa Điện & Máy tính tại Đại học Nam California (USC), Giám đốc sáng lập của Trung tâm AI Tin cậy USC-Amazon, và trưởng phòng thí nghiệm vITAL (Lý thuyết thông tin & Học máy) tại USC.
Khởi nghiệp: Đồng sáng lập & Giám đốc điều hành của FedML, và vào năm 2022 đồng sáng lập TensorOpera/ChainOpera AI.
Giáo dục & Giải thưởng: Tiến sĩ EECS từ UC Berkeley (Giải thưởng luận án xuất sắc nhất). IEEE Fellow với hơn 300 bài báo xuất bản trong lý thuyết thông tin, tính toán phân tán, và học tập liên kết, được trích dẫn hơn 30,000 lần. Người nhận giải PECASE, Giải thưởng NSF CAREER, và Giải thưởng IEEE Massey, giữa nhiều giải thưởng khác.
Đóng góp: Tạo ra khung mã nguồn mở FedML, được áp dụng rộng rãi trong chăm sóc sức khỏe, tài chính, và trí tuệ nhân tạo bảo vệ quyền riêng tư, đã trở thành nền tảng cốt lõi cho TensorOpera/ChainOpera AI.
Đồng sáng lập: Dr. Aiden Chaoyang He
Chức danh & Vai trò: Đồng sáng lập & Chủ tịch của TensorOpera/ChainOpera AI; Tiến sĩ Khoa học Máy tính từ USC; người sáng lập ban đầu của FedML.
Trọng tâm Nghiên cứu: Học tập phân tán & liên kết, đào tạo mô hình quy mô lớn, blockchain, và tính toán bảo vệ quyền riêng tư.
Kinh nghiệm Ngành: Trước đây đảm nhận các vai trò R&D tại Meta, Amazon, Google, Tencent; phục vụ ở các vị trí kỹ thuật và quản lý cốt lõi tại Tencent, Baidu, và Huawei, dẫn đầu việc triển khai nhiều sản phẩm và nền tảng AI quy mô internet.
Tác động Học thuật: Xuất bản hơn 30 bài báo với hơn 13,000 trích dẫn trên Google Scholar. Người nhận học bổng Tiến sĩ Amazon, Học bổng Đổi mới Qualcomm, và Giải thưởng Bài báo Xuất sắc tại NeurIPS và AAAI.
Đóng góp Kỹ thuật: Dẫn dắt sự phát triển của FedML, một trong những khung mã nguồn mở được sử dụng rộng rãi nhất trong học tập liên kết, hỗ trợ 27 tỷ yêu cầu mỗi ngày. Người đóng góp cốt lõi cho FedNLP và các phương pháp đào tạo song song lai, áp dụng trong các dự án AI phi tập trung như Sahara AI.
Vào tháng 12 năm 2024, ChainOpera AI thông báo đã hoàn thành vòng gọi vốn hạt giống trị giá 3.5 triệu đô la, nâng tổng số vốn của nó (kết hợp với TensorOpera) lên 17 triệu đô la. Các quỹ sẽ được hướng tới việc xây dựng một lớp blockchain 1 và hệ điều hành AI cho các Tác nhân AI phi tập trung.
Nhà đầu tư hàng đầu: Finality Capital, Road Capital, IDG Capital
Các Tham gia khác: Camford VC, ABCDE Capital, Amber Group, Modular Capital
Các Nhà tài trợ Chiến lược: Sparkle Ventures, Plug and Play, USC
Các Nhà đầu tư Cá nhân Đáng chú ý: Sreeram Kannan, Người sáng lập EigenLayer và David Tse, Đồng sáng lập BabylonChain
Đội ngũ cho biết rằng vòng này sẽ tăng tốc tầm nhìn của họ về việc tạo ra một hệ sinh thái AI phi tập trung nơi các nhà cung cấp tài nguyên, nhà phát triển, và người dùng đồng sở hữu và đồng sáng tạo.
IX. Phân tích cảnh quan thị trường: Học tập liên kết và Mạng lưới tác nhân AI
Cảnh quan Học tập Liên kết
Lĩnh vực học tập liên kết (FL) được hình thành bởi bốn khung chính. FedML là toàn diện nhất, kết hợp FL, đào tạo mô hình lớn phân tán, và MLOps, làm cho nó sẵn sàng cho doanh nghiệp. Flower nhẹ và được sử dụng rộng rãi trong giảng dạy và các thí nghiệm quy mô nhỏ. TFF (TensorFlow Federated) có giá trị học thuật nhưng yếu trong công nghiệp hóa. OpenFL nhắm đến chăm sóc sức khỏe và tài chính, với các tính năng tuân thủ mạnh mẽ nhưng một hệ sinh thái đóng. Nói ngắn gọn: FedML là người đa năng cấp công nghiệp, Flower nhấn mạnh vào tính dễ sử dụng, TFF vẫn mang tính học thuật, và OpenFL vượt trội trong việc tuân thủ theo chiều dọc.
Nền tảng Ngành & Cơ sở hạ tầng
TensorOpera, sự tiến hóa thương mại hóa của FedML, tích hợp lập lịch GPU đa đám mây, đào tạo phân tán, học tập liên kết, và MLOps trong một ngăn xếp thống nhất. Được định vị như một cầu nối giữa nghiên cứu và ngành công nghiệp, nó phục vụ cho các nhà phát triển, SMEs, và các hệ sinh thái Web3/DePIN. Thực tế, TensorOpera giống như "Hugging Face + W&B" cho học tập liên kết và phân tán, cung cấp một nền tảng hoàn chỉnh và đa dụng hơn so với các lựa chọn cụ thể cho công cụ hoặc lĩnh vực.
Lớp Đổi mới: ChainOpera so với Flock
ChainOpera và Flock đều kết hợp FL với Web3 nhưng khác nhau về trọng tâm. ChainOpera xây dựng một nền tảng AI Tác nhân full-stack, biến người dùng thành những đồng sáng tạo thông qua AI Terminal và Mạng xã hội Tác nhân. Flock tập trung vào Học tập FL Tăng cường Blockchain (BAFL), nhấn mạnh quyền riêng tư và động lực ở lớp tính toán và dữ liệu. Nói một cách đơn giản: ChainOpera nhấn mạnh ứng dụng và mạng lưới tác nhân, trong khi Flock tập trung vào đào tạo cấp thấp và tính toán bảo vệ quyền riêng tư.
Cảnh quan Học tập Liên kết & Cơ sở hạ tầng AI
Lớp Mạng lưới Tác nhân: ChainOpera so với Olas
Tại cấp độ mạng lưới tác nhân, các dự án đại diện nhất là ChainOpera và Mạng lưới Olas.
ChainOpera: dựa trên học tập liên kết, xây dựng một vòng lặp full-stack qua các mô hình, tính toán, và các tác nhân. Mạng xã hội Tác nhân của nó hoạt động như một nền tảng thử nghiệm cho tương tác đa tác nhân và hợp tác xã hội.
Mạng lưới Olas (Autonolas / Pearl): xuất phát từ sự hợp tác DAO và hệ sinh thái DeFi, định vị như một mạng lưới dịch vụ tự trị phi tập trung. Thông qua Pearl, nó cung cấp các ứng dụng tác nhân DeFi trực tiếp đến thị trường—cho thấy một quỹ đạo rất khác so với ChainOpera.
X. Luận điểm Đầu tư và Phân tích Rủi ro
Luận điểm đầu tư
Hào quang Kỹ thuật: Sức mạnh của ChainOpera nằm ở con đường tiến hóa độc đáo của nó: từ FedML (khung mã nguồn mở benchmark cho học tập liên kết) → TensorOpera (cơ sở hạ tầng AI full-stack cấp doanh nghiệp) → ChainOpera (mạng lưới tác nhân được kích hoạt Web3 + DePIN + tokenomics). Quá trình này tích hợp các nền tảng học thuật, triển khai công nghiệp, và các câu chuyện gốc crypto, tạo ra một hào quang khác biệt.
Ứng dụng & Quy mô Người dùng: AI Terminal đã đạt được hàng trăm ngàn người dùng hoạt động hàng ngày và một hệ sinh thái sôi động với hơn 1,000 ứng dụng tác nhân. Nó xếp hạng #1 trong danh mục AI trên BNBChain DApp Bay, cho thấy sự tăng trưởng người dùng rõ ràng trên chuỗi và hoạt động giao dịch có thể xác minh. Các kịch bản đa phương thức của nó, ban đầu dựa trên các trường hợp sử dụng gốc crypto, có tiềm năng mở rộng dần vào cơ sở người dùng Web2 rộng hơn.
Đối tác Hệ sinh thái: ChainOpera đã ra mắt Liên minh CO-AI, hợp tác với io.net, Render, TensorOpera, FedML, và MindNetwork để xây dựng các hiệu ứng mạng đa chiều trên GPUs, mô hình, dữ liệu, và tính toán bảo vệ quyền riêng tư. Đồng thời, sự hợp tác của nó với Samsung Electronics để xác thực GenAI đa phương thức trên di động cho thấy tiềm năng mở rộng vào phần cứng và AI biên.
Mô hình Token & Kinh tế: Tokenomics của ChainOpera dựa trên đồng thuận Chứng minh Trí tuệ, với các động lực được phân phối qua năm dòng giá trị: LaunchPad, API Tác nhân, Phục vụ Mô hình, Đóng góp, và Đào tạo Mô hình. Một khoản phí dịch vụ nền tảng 1%, phân bổ phần thưởng, và hỗ trợ thanh khoản tạo thành một vòng phản hồi tích cực, tránh việc phụ thuộc vào "đầu cơ token" thuần túy và nâng cao tính bền vững.
Rủi ro tiềm năng
Rủi ro thực hiện kỹ thuật: Kiến trúc phi tập trung năm lớp được đề xuất của ChainOpera trải rộng trên một phạm vi rộng lớn. Sự phối hợp giữa các lớp—đặc biệt trong suy luận phân tán cho các mô hình lớn và đào tạo bảo vệ quyền riêng tư—vẫn phải đối mặt với các thách thức về hiệu suất và ổn định và chưa được xác nhận ở quy mô lớn.
Sự gắn bó giữa người dùng và hệ sinh thái: Trong khi tăng trưởng người dùng ban đầu rất đáng chú ý, vẫn cần xem xét liệu Thị trường Tác nhân và công cụ phát triển có thể duy trì hoạt động lâu dài và các đóng góp chất lượng cao hay không. Mạng xã hội Tác nhân hiện tại chủ yếu tập trung vào hội thoại văn bản do LLM dẫn dắt; trải nghiệm người dùng và giữ chân vẫn cần được cải thiện. Nếu không có các động lực được thiết kế cẩn thận, hệ sinh thái có nguy cơ rơi vào cơn sốt ngắn hạn mà không có giá trị lâu dài.
Tính bền vững của mô hình kinh doanh: Hiện tại, doanh thu chủ yếu phụ thuộc vào phí dịch vụ nền tảng và vòng quay token; dòng tiền ổn định vẫn chưa được thiết lập. So với AgentFi hoặc các ứng dụng tập trung vào thanh toán có thuộc tính tài chính hoặc sản xuất mạnh hơn, mô hình hiện tại của ChainOpera vẫn cần được xác thực hơn về giá trị thương mại của nó. Ngoài ra, hệ sinh thái di động và phần cứng vẫn đang trong giai đoạn thí nghiệm, để lại triển vọng thị trường của nó không chắc chắn.
Tuyên bố miễn trừ: Báo cáo này được chuẩn bị với sự trợ giúp từ các công cụ AI (ChatGPT-5). Tác giả đã nỗ lực hết mình để hiệu đính và đảm bảo độ chính xác, nhưng vẫn có thể còn một số lỗi hoặc thiếu sót. Độc giả nên lưu ý rằng các thị trường tài sản crypto thường có sự khác biệt giữa các nguyên tắc cơ bản của dự án và hiệu suất token trên thị trường thứ cấp. Báo cáo này chỉ nhằm mục đích tổng hợp thông tin và thảo luận học thuật/nghiên cứu. Nó không cấu thành lời khuyên đầu tư, cũng không nên được hiểu là một khuyến nghị mua hoặc bán bất kỳ token nào.