Нещодавно я спілкувався з багатьма розробниками з першої лінії web3AI Build і виявив, що працювати над web3AI інфраструктурою виявляється набагато складніше, ніж я уявляв.
Наразі більшість активних AI-проєктів у web3 — це взагалі MEME, які можуть похвалитися безліччю історій, які не можуть бути реалізовані та приземлені, ключовим є залучення більшої частини уваги та ліквідності, врізавшись на ринок через швидку емісію, та куряче пір'я (негативний EV) після короткострокового розриву бульбашки. Головним чином тому, що наратив AI + Crypto занадто сексуальний, і в той же час, його практичне застосування занадто складне, воно, природно, стало найбільш постраждалою областю бульбашки, яка покладається на наратив для випуску монет;
web3AI інфраструктура по суті є реконструкцією web2 AI інфраструктури, більшість часу це важка і невдячна праця. Це схоже на те, як спочатку Crypto в ім'я децентралізації кинула виклик централізації, протягом тривалого часу децентралізовані мережеві архітектури піддавалися критиці за безглузде повторне будівництво, поки пізніше застосування DeFi не знайшло деякі точки захоплення вартості.
Сьогоднішня проблема web3AI не відрізняється від початкового бачення децентралізованого Crypto. Більшість людей все ще звикли легковажно говорити: «Яка користь від web3AI?» Але не забувайте, що децентралізоване агрегування обчислювальних потужностей, розподілене висновування та мережі розподіленої анотації даних тощо можуть знайти практичні сценарії в контексті витрат на навчання, продуктивності та корисності. Можна лише сказати, що попереду нас чекають труднощі, але це має велике значення;
Створення та розширення інфраструктури web3AI потребує великої вартості спроб і помилок і потребує сильної підтримки раціоналізму. Наприклад, ми всі знаємо, що web3AI вимагає побудови рівня даних, але очищення величезних ончейн та офчейн даних вимагає багато витрат на роботу сервера та його обслуговування та розробку, і в той же час зрілі витрати на доступ до web3AI API, обчислювальну потужність, тонке налаштування алгоритмів тощо. Це виклик для багатьох команд розробників.
Більш того, на відміну від традиційної інфраструктури web2, web3 AI також має вирішити проблеми співпраці між даними поза ланцюгом та верифікацією в ланцюзі, механізми розподілу та оновлення моделей у P2P мережі, а також складний дизайн, що використовує токеноміку для заміни традиційних бізнес-моделей і так далі. Короткозорість капіталу та атмосфера спекуляцій на ринку призвели до того, що деякі гарячі гроші потрапили на агентські програми, які були запущені поспіхом лише для того, щоб скористатися модою, внаслідок чого командам, які дійсно працюють на рівні інфраструктури, важче отримати достатню підтримку.
4）Проблема ілюзії великих моделей з властивістю «чорної скриньки» в інфраструктурі web3AI створює величезні виклики для безпеки та надійності в певних ситуаціях. Бачите @SlowMist_Team
Нещодавно вийшли результати з безпеки MCP, і здається, що професійний аудит безпеки навколо MCP вже може підтримати позицію Slow Mist як компанії з аудиту в галузі ШІ в майбутньому. Це лише конкретний випадок, який підтверджує, що AI LLMs, як базові джерела даних, стикаються з багатьма невідомими проблемами безпеки при інтеграції в інфраструктуру веб3 ШІ. Але питання навколо інфраструктури веб3 ШІ не обмежуються цим; також є напрямки, пов'язані з перевіркою через криптографію веб3 та побудовою перевіряємої обчислювальної рамки на основі механізмів консенсусу в ланцюзі, щоб забезпечити можливість відстеження та перевірки процесу висновків ШІ.
Насправді, надійна верифікація та обчислювальна структура AI є ключовими сферами, які потрібно подолати веб3AI інфраструктурі. Наразі великі моделі, обробляючи фінансову, медичну, юридичну та іншу інформацію з високою чутливістю, обмежені в застосуванні в професійних сферах через неможливість надати верифікацію процесу міркування. Ставши зрілою, веб3 AI інфраструктура, така як базовий zkVM, децентралізовані Oracle мережі, децентралізовані рішення пам'яті тощо, може створити для AI набір верифікованих та доведених обчислювальних структур, що в корені допоможе AI швидко розширюватися в специфічних сценаріях.
Вище.
Побудова інфраструктури та застосунків web3AI не буде легким завданням, а стане довготривалою марафонською гонкою. Той, хто зможе дійсно створити інфраструктуру та екосистему застосунків, що вирішують реальні проблеми, хто зможе збалансувати спекуляції та цінність під час виходу на ринок, хто зможе знайти реальні бізнес-замкнуті цикли, зберігаючи при цьому технологічну перспективу, той і стане справжнім переможцем у цій галузі.
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
Будівництво інфраструктури Web3 AI та розробка застосунків — це тривалий марафон.
Автор: Haotian
Нещодавно я спілкувався з багатьма розробниками з першої лінії web3AI Build і виявив, що працювати над web3AI інфраструктурою виявляється набагато складніше, ніж я уявляв.
Наразі більшість активних AI-проєктів у web3 — це взагалі MEME, які можуть похвалитися безліччю історій, які не можуть бути реалізовані та приземлені, ключовим є залучення більшої частини уваги та ліквідності, врізавшись на ринок через швидку емісію, та куряче пір'я (негативний EV) після короткострокового розриву бульбашки. Головним чином тому, що наратив AI + Crypto занадто сексуальний, і в той же час, його практичне застосування занадто складне, воно, природно, стало найбільш постраждалою областю бульбашки, яка покладається на наратив для випуску монет;
web3AI інфраструктура по суті є реконструкцією web2 AI інфраструктури, більшість часу це важка і невдячна праця. Це схоже на те, як спочатку Crypto в ім'я децентралізації кинула виклик централізації, протягом тривалого часу децентралізовані мережеві архітектури піддавалися критиці за безглузде повторне будівництво, поки пізніше застосування DeFi не знайшло деякі точки захоплення вартості.
Сьогоднішня проблема web3AI не відрізняється від початкового бачення децентралізованого Crypto. Більшість людей все ще звикли легковажно говорити: «Яка користь від web3AI?» Але не забувайте, що децентралізоване агрегування обчислювальних потужностей, розподілене висновування та мережі розподіленої анотації даних тощо можуть знайти практичні сценарії в контексті витрат на навчання, продуктивності та корисності. Можна лише сказати, що попереду нас чекають труднощі, але це має велике значення;
Більш того, на відміну від традиційної інфраструктури web2, web3 AI також має вирішити проблеми співпраці між даними поза ланцюгом та верифікацією в ланцюзі, механізми розподілу та оновлення моделей у P2P мережі, а також складний дизайн, що використовує токеноміку для заміни традиційних бізнес-моделей і так далі. Короткозорість капіталу та атмосфера спекуляцій на ринку призвели до того, що деякі гарячі гроші потрапили на агентські програми, які були запущені поспіхом лише для того, щоб скористатися модою, внаслідок чого командам, які дійсно працюють на рівні інфраструктури, важче отримати достатню підтримку.
4）Проблема ілюзії великих моделей з властивістю «чорної скриньки» в інфраструктурі web3AI створює величезні виклики для безпеки та надійності в певних ситуаціях. Бачите @SlowMist_Team
Нещодавно вийшли результати з безпеки MCP, і здається, що професійний аудит безпеки навколо MCP вже може підтримати позицію Slow Mist як компанії з аудиту в галузі ШІ в майбутньому. Це лише конкретний випадок, який підтверджує, що AI LLMs, як базові джерела даних, стикаються з багатьма невідомими проблемами безпеки при інтеграції в інфраструктуру веб3 ШІ. Але питання навколо інфраструктури веб3 ШІ не обмежуються цим; також є напрямки, пов'язані з перевіркою через криптографію веб3 та побудовою перевіряємої обчислювальної рамки на основі механізмів консенсусу в ланцюзі, щоб забезпечити можливість відстеження та перевірки процесу висновків ШІ.
Насправді, надійна верифікація та обчислювальна структура AI є ключовими сферами, які потрібно подолати веб3AI інфраструктурі. Наразі великі моделі, обробляючи фінансову, медичну, юридичну та іншу інформацію з високою чутливістю, обмежені в застосуванні в професійних сферах через неможливість надати верифікацію процесу міркування. Ставши зрілою, веб3 AI інфраструктура, така як базовий zkVM, децентралізовані Oracle мережі, децентралізовані рішення пам'яті тощо, може створити для AI набір верифікованих та доведених обчислювальних структур, що в корені допоможе AI швидко розширюватися в специфічних сценаріях.
Вище.
Побудова інфраструктури та застосунків web3AI не буде легким завданням, а стане довготривалою марафонською гонкою. Той, хто зможе дійсно створити інфраструктуру та екосистему застосунків, що вирішують реальні проблеми, хто зможе збалансувати спекуляції та цінність під час виходу на ринок, хто зможе знайти реальні бізнес-замкнуті цикли, зберігаючи при цьому технологічну перспективу, той і стане справжнім переможцем у цій галузі.