Siêu máy tính là hệ thống hiệu năng cao, bao gồm rất nhiều nút tính toán phối hợp với nhau thông qua các kết nối tốc độ cao. Mục tiêu chính của siêu máy tính là xử lý các tác vụ số học quy mô cực lớn—ví dụ như mô phỏng thời tiết, nghiên cứu phát triển dược phẩm, huấn luyện AI và tính toán mật mã—mà máy tính thông thường không thể hoàn thành trong thời gian giới hạn. Siêu máy tính vận hành dựa trên tính toán song song, chia nhỏ tác vụ thành nhiều đơn vị để xử lý đồng thời, đồng thời sử dụng các giải pháp lưu trữ băng thông cao. Hiệu năng của siêu máy tính thường được đánh giá qua các chỉ số như FLOPS (số phép toán dấu phẩy động mỗi giây).

Công nghệ bảo mật AI là tập hợp các phương pháp sử dụng trí tuệ nhân tạo và giải pháp kỹ thuật để bảo vệ mô hình, dữ liệu, người dùng cũng như hoạt động kinh doanh. Công nghệ này bao gồm việc phát hiện tấn công, bảo vệ quyền riêng tư, kiểm tra tuân thủ và cô lập vận hành. Trong các ứng dụng liên quan đến crypto và Web3, bảo mật AI thường được triển khai cho quản lý rủi ro sàn giao dịch, chống lừa đảo ví, hỗ trợ kiểm toán hợp đồng thông minh và kiểm duyệt nội dung, góp phần giảm thiểu nguy cơ gian lận và rò rỉ dữ liệu.

Học máy Zero-knowledge là phương pháp đóng gói quá trình suy luận học máy thành các bằng chứng có thể xác minh mà không tiết lộ thông tin nền tảng. Validator có thể xác thực tính chính xác của kết quả ngay trên chuỗi, nhưng không thể truy cập dữ liệu huấn luyện, tham số mô hình hoặc dữ liệu đầu vào. Khi cam kết cả mô hình và dữ liệu đầu vào, đồng thời tạo ra bằng chứng ngắn gọn, phương pháp này giúp mọi smart contract xác minh kết quả một cách nhanh chóng. Giải pháp này đặc biệt phù hợp với các ứng dụng như tuân thủ quyền riêng tư, quản lý rủi ro DeFi, oracle và cơ chế chống gian lận trong game.

Trí tuệ nhân tạo công bằng là khái niệm chỉ các hệ thống AI có khả năng đưa ra quyết định nhất quán, minh bạch và có thể giải thích được đối với nhiều nhóm đối tượng và tình huống khác nhau, nhằm hạn chế tối đa các thiên vị phát sinh từ dữ liệu huấn luyện cũng như thuật toán. Khái niệm này tập trung vào việc đảm bảo quy trình có thể kiểm toán và xác minh rõ ràng. Trong hệ sinh thái Web3, tính tin cậy của AI có thể được nâng cao nhờ việc lưu trữ dữ liệu trên chuỗi và áp dụng các bằng chứng không tiết lộ (zero-knowledge proofs). Trí tuệ nhân tạo công bằng được ứng dụng trong các lĩnh vực như quản lý rủi ro, xác thực danh tính và kiểm duyệt nội dung.

Hyperautomation là việc tích hợp đa dạng công cụ tự động hóa cùng quy trình thông minh, giúp phối hợp xuyên suốt từ khâu kích hoạt đến thực hiện và giám sát. Trong lĩnh vực Web3, hyperautomation thường kết hợp smart contract, dịch vụ dữ liệu và bot giao dịch nhằm liên kết các hoạt động on-chain với chức năng của sàn giao dịch. Cách tiếp cận này phục vụ cho các nhiệm vụ như xây dựng chiến lược giao dịch, quản lý lợi suất DeFi và thực hiện thanh toán DAO—đảm bảo quá trình vận hành liên tục, giảm tối đa sự can thiệp của con người và nâng cao mức độ ổn định.