Liệu DePAI Có Phải Xu Hướng Tiếp Theo Trên Thị Trường

Trong bối cảnh công nghệ đang phát triển với tốc độ chóng mặt, sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và blockchain đã mở ra những khả năng mới đầy hứa hẹn. Một trong những khái niệm mới được nhắc đến nhiều trong thời gian gần đây là DEPAI. Vậy chi tiết thì nó là gì và liệu DePAI có thể trở thành xu hướng tiếp theo trên thị trường, hãy cùng Hak Research tìm hiểu trong bài viết này nhé.

Tổng Quan Về DePAI

DePAI (Decentralized Physical AI) là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và các mạng cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIN + AI). Khác với các hệ thống AI truyền thống thường được triển khai trên các nền tảng tập trung như đám mây của Amazon Web Services hay Google Cloud thì DePAI tận dụng công nghệ blockchain để phân phối tài nguyên tính toán, dữ liệu và quyền kiểm soát trên một mạng lưới phi tập trung. Điều này cho phép các tác nhân AI hoặc robot hoạt động độc lập, không phụ thuộc vào một thực thể trung gian duy nhất.

Trong thời đại công nghệ đang thay đổi chóng mặt, DePAI mang đến cơ hội thiết lập một hệ sinh thái AI vật lý trong kỷ nguyên Web3 trước khi các gã khổng lồ tập trung củng cố sự thống trị của họ. Trong bối cảnh kỷ nguyên AI đang chuyển từ phần mềm sang thế giới vật lý, điều mà CEO NVIDIA Jensen Huang gọi là "khoảnh khắc ChatGPT dành cho robot" – DePAI thực sự đang là một xu hướng cực kì đáng chú ý trong tương lai. 

Cách Thức Hoạt Động Của DePAI

DePAI là một hệ sinh thái phức tạp nơi trí tuệ nhân tạo (AI) được tích hợp vào các thiết bị vật lý trong thế giới thực và hoạt động trên một mạng cơ sở hạ tầng phi tập trung (DePIN). Để hiểu rõ cách DePAI vận hành, chúng ta cần phân tích từng giai đoạn của quy trình bao gồm thu thập dữ liệu, xử lý thông tin, ra quyết định và thực thi nhiệm vụ đồng thời xem xét cách blockchain và các cơ chế khuyến khích (tokenomics) hỗ trợ toàn bộ hệ thống. 

Thành phần cốt lõi của DePAI

Như tên gọi của nó thì DePAI được tạo thành từ 2 thành phần chính sau:

• AI vật lí (Physical AI): Đây là các hệ thống AI được tích hợp vào các thiết bị vật lí để thực hiện các nhiệm vụ trong thế giới thực như thu thập dữ liệu (qua cảm biến), điều khiển Robot hay tối ưu hóa hoạt động của các hệ thống giao thông, năng lượng. Ví dụ: Một robot hút bụi thông minh sử dụng AI để tự điều hướng là một dạng cơ bản của AI vật lí.
• DePIN: Đây là nền tảng hạ tầng phi tập trung bao gồm các nút (node) như cảm biến, thiết bị lưu trữ hoặc sức mạnh tính toán do cộng đồng cung cấp. DePIN đóng vai trò như "xương sống" vật lý, cung cấp tài nguyên cần thiết để AI hoạt động mà không phụ thuộc vào các máy chủ tập trung.

Cách thức vận hành của DePAI

Cách DePAI vận hành có thể được chia thành bốn giai đoạn chính: 

Giai đoạn 1: Thu thập dữ liệu thực tế

Cơ chế: Các thiết bị vật lí trong mạng DePIN (như cảm biến, camera trên robot hoặc drone) thu thập dữ liệu từ thế giới thực. Ví dụ: Hivemapper sử dụng camera trên xe để tạo bản đồ video, trong khi Frodobots ghi lại dữ liệu điều hướng từ robot giao hàng trên vỉa hè.

Các dự án DePIN này khuyến khích người dùng đóng góp tài nguyên (camera, cảm biến) thông qua phần thưởng token. Điều này tạo ra hiệu ứng flywheel nơi càng nhiều người tham gia, càng nhiều dữ liệu được thu thập.

Thách thức: Dữ liệu thực tế là nhiên liệu chính cho AI vật lý nhưng việc thu thập dữ liệu chất lượng cao trong môi trường phức tạp (như giao thông đô thị đông đúc) vẫn là một nút thắt lớn. Để giải quyết, DePAI kết hợp dữ liệu thực tế với dữ liệu tổng hợp từ mô phỏng như NVIDIA Omniverse hoặc dữ liệu video từ NATIX Network.

Giai đoạn 2: Xử lí dữ liệu và đào tạo AI

Cơ chế: Dữ liệu thô từ các thiết bị được gửi đến mạng phi tập trung để xử lý. Thay vì dựa vào một trung tâm dữ liệu tập trung, sức mạnh tính toán được phân phối trên các nút của DePIN – ví dụ, máy tính cá nhân hoặc thiết bị nhàn rỗi của người dùng.

Công nghệ hỗ trợ: Các giao thức như Quicksilver của IoTeX không chỉ tổng hợp dữ liệu mà còn xác minh tính toàn vẹn và bảo vệ quyền riêng tư thông qua blockchain. AI sau đó được đào tạo hoặc tinh chỉnh dựa trên dữ liệu này để cải thiện khả năng ra quyết định.

Ví dụ thực tiễn: Frodobots sử dụng dữ liệu giao hàng thực tế để huấn luyện AI hiểu cách con người ra quyết định trong môi trường đô thị, tạo ra các tập dữ liệu có giá trị cao.

Giai đoạn 3: Ra quyết định phi tập trung

Các tác nhân AI vật lý (chạy trên robot hoặc thiết bị) sử dụng dữ liệu đã xử lý để đưa ra quyết định độc lập. Quyết định này được ghi lại trên blockchain thông qua Smart Contract để đảm bảo tính minh bạch và không thể thay đổi.

Không giống hệ thống tập trung nơi một máy chủ trung tâm điều khiển mọi thứ, DePAI cho phép mỗi thiết bị tự ra quyết định dựa trên thông tin cục bộ và dữ liệu thời gian thực từ mạng. Ví dụ: robot giao hàng của Frodobots tự tối ưu hóa lộ trình dựa trên dữ liệu giao thông từ DePIN.

Giai đoạn 4: Thực thi nhiệm vụ và phản hồi

Cơ chế: Sau khi ra quyết định, thiết bị vật lý thực hiện nhiệm vụ.Ví dụ giao hàng, điều chỉnh đèn giao thông hoặc tưới nước trong nông nghiệp. Kết quả được gửi ngược lại mạng để cải thiện mô hình AI (học tăng cường - reinforcement learning).

Ví dụ: SamIsMoving tận dụng đội xe Frodobots để phân tích dữ liệu và dự đoán vị trí địa lý, sau đó gửi phản hồi để tối ưu hóa hoạt động trong tương lai.

Các Dự Án Nổi Bật Trong DePAI

Sự xuất hiện của DePAI mang đến rất nhiều ứng dụng trong thế giới thực. Sau đây, chúng ta cùng điểm qua các dự án nổi bật để xem nó mang đến tính ứng dụng như thế nào nhé.

Frodobots - Ứng dụng AI trong Robot giao hàng

Frodobots là một dự án tiên phong kết hợp robot, trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ blockchain để xây dựng một hệ sinh thái phi tập trung hỗ trợ nghiên cứu Embodied AI (AI vật lý). Cách thức vận hàng của Frodobots diễn ra như sau:

• Đầu tiên các Robot này được gọi là Earth Rovers. Đây là dòng robot nhỏ gọn (nặng 1.5-4.5 kg, tốc độ tối đa 3 km/h) được trang bị camera, GPS, IMU (đơn vị đo lường quán tính), micro và loa. Người dùng có thể điều khiển từ xa thông qua internet bằng tay cầm chơi game hoặc bàn phím.
• Frodobots sử dụng chiến lược "drive-to-earn" (lái để kiếm điểm) nơi người chơi điều khiển robot hoàn thành các nhiệm vụ (missions) như khám phá địa hình đô thị, vượt chướng ngại vật hoặc giao hàng nhỏ. Dữ liệu từ các chuyến lái này (video, âm thanh, GPS) được ghi lại và sử dụng để đào tạo AI.

Tính đến nay, Frodobots đã triển khai hàng trăm robot tại hơn 12 thành phố trên 6 lục địa, tạo ra bộ dữ liệu mã nguồn mở 2.000 giờ lái xe thực tế, lớn nhất trong lĩnh vực công cộng.

Auki Network - Định hình tương lai của trí tuệ không gian phi tập trung với Posemesh

Auki Network là một dự án tiên phong trong việc kết hợp spatial computing (tính toán không gian) với blockchain để xây dựng Posemesh - một mạng lưới nhận thức không gian phi tập trung (decentralized machine perception network). 

Dự án hướng tới việc cung cấp nhận thức không gian chính xác cao (centimeter-accuracy) cho các thiết bị, robot và AI trong thế giới thực đồng thời đảm bảo quyền riêng tư và tính phi tập trung. Auki Network nằm trong xu hướng DePAI rộng lớn hơn nơi AI vật lý tận dụng mạng DePIN để hoạt động trong môi trường thực mà không phụ thuộc vào các hệ thống tập trung như Google Maps hay GPS truyền thống.

Về cơ chế vận hành của Auki Network thì nó diễn ra theo 3 bước như sau:

• Tạo Domain: Người dùng có thể thiết lập "domains" (vùng không gian ảo) bằng cách sử dụng portal kits - thiết bị phần cứng nhỏ gọn để định vị không gian. Ví dụ: Một cửa hàng có thể tạo domain để hiển thị nội dung AR cho khách hàng.
• Thu thập và xử lý dữ liệu: Dữ liệu từ domains được gửi đến Posemesh nơi AI phi tập trung phân tích và tạo ra bản đồ không gian hoặc hướng dẫn hành động (navigation).
• Thực Thi: Robot hoặc thiết bị sử dụng dữ liệu này để thực hiện nhiệm vụ như dẫn đường trong nhà, phối hợp nhóm robot hoặc hiển thị trải nghiệm AR.

Hivemapper - Thiết lập mạng lưới bản đồ phi tập trung

Hivemapper là một mạng lưới lập bản đồ phi tập trung được xây dựng trên blockchain Solana, ra mắt vào tháng 11 năm 2022. Dự án nhằm mục đích thay thế các dịch vụ bản đồ tập trung như Google Maps bằng cách tận dụng cộng đồng người dùng để thu thập dữ liệu hình ảnh đường phố thông qua camera hành trình (dashcam). Người tham gia được thưởng bằng token HONEY thông qua mô hình Drive-to-Earn, biến việc lập bản đồ thành một hoạt động cộng đồng phi tập trung, minh bạch và hiệu quả.

Hivemapper không chỉ dừng lại ở việc tạo bản đồ mà còn tích hợp AI để xử lý dữ liệu hình ảnh, cung cấp thông tin cập nhật theo thời gian thực cho các ứng dụng như xe tự hành, logistics và quản lý đô thị. Với sự hỗ trợ từ các nhà đầu tư lớn như Multicoin Capital, Solana Ventures và sự tham gia của các chuyên gia từ Helium và Apple Maps, Hivemapper đang định vị mình như một đối thủ cạnh tranh trong ngành công nghiệp bản đồ trị giá hàng trăm tỷ đô la.

Thách Thức Và Tương Lai Của DePAI

Mặc dù tạo ra rất nhiều ứng dụng thực tiễn nhưng DePAI cũng vẫn tồn tại nhiều thách thức.

• Đầu tiên là vấn đề về thu thập dữ liệu thực tế: Đây là nhiên liệu để đào tạo các tác nhân AI vật lí nhưng việc thu thập dữ liệu chất lượng cao trong môi trường thực tế vẫn là một rào cản lớn. Ví dụ một Robot giao hàng cần dữ liệu về thời tiết, giao thông và hành vi con người trong thời gian thực nhưng các cảng biến phi tập trung có thể không đồng bộ hoặc thiếu độ chính xác. Sự thiếu hụt dữ liệu này có thể làm chậm quá trình phát triển của Robot thông minh, khiến DePAI khó cạnh tranh với các hệ thống tập trung vốn có nguồn dữ liệu khổng lồ từ đám mây.
• Thứ hai là về hiệu suất tính toán: Các mạng phi tập trung dựa trên DePIN thường phân phối sức mạnh tính toán trên nhiều nút (node) nhưng điều này dẫn đến độ trễ cao hơn và hiệu suất thấp hơn so với các máy chủ tập trung. Các mô hình AI hiện đại, như mạng nơ-ron sâu (deep neural networks), đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn mà các hệ thống phi tập trung khó đáp ứng kịp thời. Ngoài ra, trong các ứng dụng yêu cầu phản hồi nhanh như xe tự hành hoặc drone thì sự chậm trễ này có thể dẫn đến sai sót hoặc tai nạn.
• Cuối cùng là chi phí ban đầu: Triển khai DePAI đòi hỏi phải đầu tư lớn vào phần cứng (robot, cảm biến), phát triển mạng DePIN và xây dựng giao thức AI. Dù mô hình token của DePIN giảm bớt gánh nặng bằng cách khuyến khích cộng đồng đóng góp tài nguyên, các cá nhân hoặc tổ chức nhỏ vẫn khó tham gia vì thiếu vốn hoặc chuyên môn kĩ thuật.  

Mặc dù phải đối mặt với nhiều thách thức, DePAI vẫn mở ra những triển vọng đầy hứa hẹn, có thể kể đến như:

• AI tự quản lí - tự động hóa toàn diện: DePAI sẽ cho phép các tác nhân AI vật lý hoạt động hoàn toàn độc lập, từ thu thập dữ liệu, xử lý thông tin đến thực thi nhiệm vụ mà không cần con người can thiệp. Chẳng hạn như SamIsMoving đang sử dụng dữ liệu từ đội xe Frodobots để dự đoán vị trí địa lý, một bước tiến hướng tới tự động hóa hoàn toàn trong logistics.
• Hệ sinh thái kết nối - Nền kinh tế tự trị: DePAI có thể tích hợp với các hệ thống phi tập trung khác như DeFi, tạo ra một nền kinh tế tự trị nơi Robot và AI tham gia trực tiếp vào giao dịch kinh tế. Ví dụ: một robot giao hàng có thể tự thanh toán phí bảo trì hoặc mua dữ liệu từ mạng DePIN bằng token.
• Ứng dụng đại trà: Khi chi phí phần cứng giảm và mạng DePIN trưởng thành, DePAI sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong đời sống. Từ robot gia đình, cảm biến thành phố thông minh đến bản sao ảo 3D của thế giới thực,... Chúng ta sẽ thấy DePAI hiện diện khắp nơi trong cuộc sống hàng ngày.

Tổng kết

DePAI không chỉ hứa hẹn tự động hóa toàn diện mà còn tạo ra một hệ sinh thái kết nối, nơi AI vật lý trở thành một phần không thể thiếu của cuộc sống. Trên đây là tất cả thông tin mình muốn chia sẻ trong bài viết này, hi vọng mọi người đã nhận được những kiến thức bổ ích.