Việc huấn luyện (training) các mô hình AI là một bài toán khó cần sử dụng nhiều tài nguyên tính toán, đặc biệt là GPU. Đối với nhà phát triển, chi phí để thuê các dịch vụ tính toán từ nhà cung cấp như Amazon Web Services, Google Cloud hay Azure là một rào cản lớn.
Vì vậy, việc phát triển các giải pháp giúp training mô hình AI hiệu quả hơn, nhanh hơn, chi phí thấp hơn luôn cấp thiết. Gensyn là một giải pháp như vậy. Đặc biệt, dự án được A16z hậu thuẫn nữa.
Vậy Gensyn có gì nổi bật? Điều gì giúp Gensyn cạnh tranh trong phân khúc này? Hãy đồng hành với TradeCoinVN tìm hiểu trong bài viết sau nhé.
Gensyn là gì?
Gensyn là một giao thức hỗ trợ tính toán phân tán dành cho các mô hình AI. Ý tưởng của Gensyn là kết nối các thiết bị phần cứng khác nhau tạo thành một cụm tính toán thống nhất. Các thiết bị phần cứng này có thể là: Trung tâm dữ liệu, máy tính cá nhân hay thậm chí kể cả laptop có GPU nhàn rỗi của anh em.
Trang chủ dự án Gensyn
Mục tiêu của Gensyn là giúp các nhà phát triển có thể truy cập vào các tài nguyên tính toán này một cách dễ dàng. Mô hình trả phí mà dự án sử dụng là pay-as-you-go (trả phí tương ứng với nhu cầu sử dụng).
Điểm nổi bật của Gensyn
Giải quyết vấn đề thiếu hụt tài nguyên tính toán: Gensyn kết nối các thiết bị chưa sử dụng từ trung tâm dữ liệu nhỏ đến máy tính cá nhân, tạo ra một mạng lưới tính toán toàn cầu.
Đảm bảo tính tin cậy và bảo mật trong tính toán phi tập trung: Gensyn sử dụng một cơ chế mật mã để xác minh công việc tính toán một cách tin cậy.
Tăng tính mở rộng và giảm chi phí: Mạng lưới phi tập trung của Gensyn có khả năng mở rộng quy mô tính toán toàn cầu với chi phí thấp hơn đến 80% so với các nhà cung cấp dịch vụ cloud hiện nay.
So sánh chi phí training mô hình AI
Gensyn hoạt động như thế nào?
Tổng quan về công nghệ
Anh em có thể hiểu Gensyn chính là Layer-1 dành cho tính toán AI. Trong đó, các bên cung cấp tài nguyên tính toán được thưởng ngay lập tức sau khi đóng góp tài nguyên của họ cho mạng lưới.
Để thực hiện được điều này, Gensyn sử dụng các smart contract có nhiệm vụ phân phối công việc và thanh toán tự động. Tuy nhiên, một thách thức lớn mà Gensyn phải giải quyết đó là làm thế nào để biết các công việc AI mà các bên thực hiện có chính xác hay không?
Điều này không hề đơn giản vì nó liên quan đến các lĩnh vực phức tạp như lý thuyết trò chơi (game theory), mật mã học (cryptography) và các phương pháp tối ưu hoá. Hãy tưởng tượng rằng anh em yêu cầu một nhóm người cùng giải một bài toán phức tạp. Để biết ai đó làm đúng hay không, cách đơn giản nhất là anh em phải tự giải lại bài toán đó.
Tuy nhiên, vấn đề là nếu anh em phải giải lại bài toán thì mất rất nhiều thời gian và công sức.
Gensyn giải quyết vấn đề này bằng ba khái niệm chính:
Chứng minh học tập theo xác suất (Probabilistic proof-of-learning): Sử dụng metadata từ các quá trình tối ưu hóa để tạo ra chứng chỉ, giúp xác minh công việc một cách nhanh chóng.
Quay lại ví dụ trước, anh em chỉ cần kiểm tra một vài bước quan trọng trong quá trình giải toán của một vài người (dựa trên metadata trong quá trình làm). Nếu những bước này chính xác, anh em có thể tin tưởng rằng toàn bộ quá trình thực hiện của họ là đúng.
Giao thức định vị dựa trên đồ thị (Graph-based pinpoint protocol): Cho phép kiểm tra lại công việc để đảm bảo tính nhất quán.
Trò chơi khuyến khích kiểu Truebit (Truebit-style incentive game): Sử dụng cơ chế staking và slashing (cắt giảm) để đảm bảo rằng các bên tham gia hành động trung thực, nếu không họ sẽ mất phần tài sản mang đi stake.
Các thành phần tham gia
Submitters: Đây là người dùng cuối của hệ thống. Họ sẽ gửi các nhiệm vụ cần tính toán và trả tiền theo đơn vị công việc đã hoàn thành.
Solvers: Đây là thành phần thực hiện các tính toán trong hệ thống. Họ sẽ thực hiện quá trình training mô hình AI và tạo các bằng chứng để Verifiers kiểm tra.
Verifiers: Có nhiệm vụ kiểm tra một phần công việc của Solvers và đảm bảo quá trình training chuẩn chỉnh thông qua so sánh kết quả với các tiêu chuẩn mong muốn.
Whistleblowers: Là người kiểm tra công việc của Verifiers. Nếu phát hiện lỗi thì họ có thể được nhận một phần thưởng rất lớn.
Quy trình hoạt động trong Gensyn
Bước 1: Gửi nhiệm vụ (Task Submission)
Người dùng (Submitters) cung cấp thông tin nhiệm vụ bao gồm metadata, mô hình AI và data đã được xử lý
Các thông tin này được lưu trữ ở những public storage như Amazon S3 hoặc hệ thống phi tập trung như IPFS
Bước 2: Lập hồ sơ (Profiling)
Verifiers xác định ngưỡng chuẩn cho quá trình xác minh
Whistleblowers có thể kiểm tra kết quả của Verifiers để đảm bảo tính trung thực
Bước 3: Huấn luyện và tạo bằng chứng (Training & Proof Generation)
Solvers thực hiện nhiệm vụ training mô hình AI
Solvers cũng thực hiện lưu lại thông số mô hình để tạo các bằng chứng cho Verifiers
Bước 4: Xác minh (Verification)
Verifiers kiểm tra lại các bằng chứng của Solvers và so sánh với ngưỡng chuẩn đã tạo trong quá trình Profiling
Whistleblowers có thể kiểm tra lại Verifiers tại bước này
So sánh Gensyn với các dự án AI tương tự
Dự án Bittensor
Ở góc nhìn cá nhân, dự án mà có nhiều điểm tương tự nhất với Gensyn theo mình là Bittensor. Chúng ta cùng so sánh đặc điểm của 2 dự án này ở 3 khái cạnh sau:
Mục tiêu phát triển: 2 dự án đều có thể coi là Layer-1 của AI. Tuy nhiên, Gensyn tập trung vào việc cung cấp sức mạnh tính toán phi tập trung cho quá trình training mô hình AI.
Trong khi đó, Bittensor tạo ra một hệ sinh thái mà các mô hình AI có thể được chia sẻ và đánh giá bởi cộng đồng.
Cơ chế trả thưởng: Gensyn sử dụng cơ chế Truebit-style, trong đó các Solvers và Verifiers được khuyến khích hoàn thành các nhiệm vụ AI, Whistleblowers đóng vai trò giám sát để phát hiện sai phạm.
Còn Bittensor sử dụng mô hình "mining-like". Cụ thể, các nhà phát triển có thể đóng góp sức mạnh tính toán và các mô hình AI, sau đó được cộng đồng đánh giá. Người tham gia sẽ nhận được phần thưởng dựa trên sự đóng góp cải thiện chất lượng và tính chính xác của các mô hình AI.
Khả năng mở rộng và ứng dụng thực tế: Gensyn có khả năng mở rộng linh hoạt và tận dụng mọi thiết bị tính toán. Dự án tập trung vào các ứng dụng cụ thể như training mô hình AI trên diện rộng.
Bittensor tập trung nhiều hơn vào việc phát triển một thị trường mô hình AI, trong đó các mô hình có thể được chia sẻ và đánh giá bởi cộng đồng.
Đội ngũ phát triển
Đội ngũ phát triển của Gensyn
Thông tin đội ngũ phát triển của Gensyn như sau:
Ben Fielding (Co-Founder): Ben Fielding là một chuyên gia có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực AI. Ông từng tham gia chương trình LD14 Cohort Member tại Entrepreneur First. Tại đây, Ben làm việc cùng các chuyên gia khởi nghiệp tại nhiều thành phố lớn như London, Singapore và Hong Kong.
Trước đó, ông cũng từng giữ vị trí Machine Learning Consultant tại Ricochet AI. Ngoài ra, Ben cũng là Co-Founder và CEO của Fair Custodian. Dự án này tập trung vào việc phát triển cách thức quản lý dữ liệu cá nhân.
Harry Grieve (Co-founder): Harry Grieve là một chuyên gia có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực đầu tư và phân tích dữ liệu. Ông đã đảm nhiệm vai trò Angel Investor tại nhiều công ty khác nhau từ tháng 2/2021 đến nay. Trong đó, Harry đã đầu tư vào các dự án như Thymia - nền tảng đo lường sức khỏe tâm thần và Altitude - giải pháp vay tài sản số.
Giống như Ben Fielding, Harry cũng là thành viên của LD14 Cohort Member tại Entrepreneur First. Ngoài ra, ông còn là Director of Data Research tại Cytora. Tại đây, Harry dẫn dắt đội nghiên cứu dữ liệu xây dựng các thuật toán AI ứng dụng trong ngành bảo hiểm.
Thông tin nhà đầu tư
Các vòng đầu tư của Gensyn
Thông tin các vòng đầu tư của Gensyn như sau:
Series A:
Thời gian diễn ra: 12/06/2023
Số tiền huy động: 43 triệu USD
Các quỹ đầu tư tham gia: Andreessen Horowitz (Lead), CoinFund, Maven 11 Capital, Eden Block, Zee Prime Capital, Protocol Labs,...
Seed round:
Thời gian diễn ra: 21/03/2022
Số tiền huy động: 6.5 triệu USD
Các quỹ đầu tư tham gia: Eden Block (Lead), Galaxy, CoinFund, Maven 11 Capital, Hypersphere Ventures, Zee Prime Capital
Pre-Seed:
Thời gian diễn ra: 01/01/2021
Số tiền huy động: 1.1 triệu USD
Các quỹ đầu tư tham gia: 7percent Ventures (Lead), Entrepreneur First, Id4 ventures, Counterview Capital
Gensyn Tokenomics
Token Key Metrics
Token Name: Gensyn
Ticker: Updating…
Blockchain: Updating…
Contract: Updating…
Loại token: Updating…
Token supply: Updating…
Circulating supply: Updating…
Giá token: Updating…
Market cap: Updating…
TGE: Updating…
Token Allocation
Updating…
Lịch phát hành token ATH
Updating…
Token Use Cases
Updating…
Roadmap
Mục tiêu phát triển của Gensyn trong thời gian tới như sau:
Testnet:
Thử nghiệm các công nghệ cốt lõi
Token trên testnet không có giá trị lâu dài và người dùng sớm sẽ được thưởng khi TGE diễn ra
Canarynet:
Sau khi testnet thành công, Gensyn sẽ triển khai canary network trên Kusama relay chain
Theo mô tả của dự án, mạng canary này sẽ cung cấp các tính năng mới nhất nhưng cũng đi kèm một số rủi ro
Mainnet:
Sau khi Canarynet thành công, Gensyn sẽ triển khai mainnet trên Polkadot relay chain
Mainnet sẽ có token chính thức và là giao thức hoàn thiện, sẵn sàng sử dụng cho tất cả tổ chức và cá nhân
Tổng kết
Gensyn là một dự án AI phi tập trung giải quyết bài toán training mô hình AI hiệu quả, tiết kiệm. Ý tưởng chính của Gensyn là xây dựng 1 cụm tính toán từ những thiết bị trên toàn cầu. Bất kỳ ai cũng có quyền được sử dụng cụm tính toán này cho việc training mô hình AI của mình.
Một trong những điểm khác biệt lớn của Gensyn là khả năng mở rộng không giới hạn và chi phí thấp. Dự án sử dụng một cơ chế khá mới mẻ là “Proof-of-learning" để đảm bảo tính chính xác của các tác vụ tính toán. Bên cạnh đó, Gensyn được các quỹ lớn như A16z, CoinFund,... đầu tư. Mặc dù là dự án mới, chưa có token nhưng Gensyn đã raise được tổng cộng hơn 50 triệu USD. Đây là con số rất ấn tượng với một dự án Crypto x AI.
Trên đây là toàn bộ thông tin về Gensyn. Anh em nhận định như nào về tiềm năng của dự án này? Hãy để lại comment xuống dưới để trao đổi với các thành viên trong cộng đồng TradeCoinVN nhé!
Lưu ý: Nội dung bên trên không phải là lời khuyên đầu tư. Anh em chỉ nên tham khảo và tự mình tìm hiểu kỹ trước khi quyết định xuống tiền. Hãy là nhà đầu tư có trách nhiệm với tiền của mình, chúc các bạn thành công!
Bình luận
Đăng nhập