Наразі більшість активних AI-проєктів у web3 — це взагалі MEME, які можуть похвалитися безліччю історій, які не можуть бути реалізовані та реалізовані, ключовим є залучення більшої частини уваги та ліквідності за рахунок врізання на ринок через швидку емісію монет, а також куряче пір'я (негативний EV) після того, як короткостроковий міхур лопається. 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 infra – це, по суті, рефакторинг web2 AI infra, який у більшості випадків є невдячним. Подібно до того, як коли Crypto кидала виклик централізації в ім'я децентралізації, протягом тривалого часу архітектуру децентралізованої мережі критикували за те, що вона безглузда при повторному будівництві, поки приземлення наступних сценаріїв застосування DeFi не знайшло деякі точки захоплення цінності.
Поточна дилема web3AI така ж, як і початкове бачення децентралізованої криптовалюти. Більшість людей все ще звикли говорити «яка користь від web3AI»? Але не забувайте, що децентралізована агрегація обчислювальної потужності та розподілене висновування, мережі анотації розподілених даних тощо можуть знайти сценарії входу з точки зору вартості навчання, продуктивності та практичності.
Створення та розширення інфраструктури web3AI є дорогим у період спроб і помилок, що вимагає сильної підтримки раціоналізму. Наприклад, ми всі знаємо, що web3AI вимагає побудови шару даних, але очищення величезних ончейн і офчейн даних вимагає багато витрат на експлуатацію сервера та його обслуговування та розробку, і в той же час вартість доступу до зрілого web3AI API, обчислювальної потужності, тонкого налаштування алгоритму тощо. Це виклик для багатьох команд розробників.
Що ще більш проблематично, так це те, що, на відміну від традиційної інфраструктури web2, web3 AI також повинен вирішити проблему координації позаланцюгових даних і верифікації в мережі, механізму розподілу та оновлення моделей у мережі P2P, а також складну конструкцію заміни традиційних бізнес-моделей стимулами Tokenomics. Однак недалекоглядність капіталу та спекулятивна атмосфера ринкових переваг призвели до того, що в агентський додаток, який поспіхом запустили суто заради гарячих точок, поспіхом запустили гарячі гроші, що ускладнило отримання достатньої підтримки командою, яка дійсно працює на інфраструктурному рівні.
Проблема ілюзій інфрасумісних великих моделей web3AI з «чорною скринькою» робить їх безпеку та надійність у конкретних сценаріях величезною проблемою. Бачачи нещодавній результат @SlowMist_Team з точки зору вразливостей безпеки MCP, я відчуваю, що професійний аудит безпеки навколо MCP вже може сприяти позиціонуванню SlowMist як аудиторської компанії зі штучного інтелекту в майбутньому. Це лише конкретний випадок, який підтверджує невідомі виклики безпеки AI LLM як базового джерела даних для доступу до інфраструктури web3 AI. Однак проблеми, пов'язані з інфраструктурою штучного інтелекту web3, набагато більші, ніж ці, крім того, існують перевірені обчислювальні фреймворки, створені за допомогою верифікації криптографії web3 та механізмів консенсусу в ланцюжку, щоб гарантувати, що процес висновків ШІ може бути простежений і перевірений.
Насправді, надійна верифікація та обчислювальна структура AI є основними сферами, які web3AI infra має подолати. В даний час великі моделі, обробляючи фінансову, медичну, юридичну та іншу високо чутливу інформацію, значно обмежують рівень прийняття в професійних сферах через нездатність надати верифікацію процесу міркування. Дозрівання web3 AI infra, наприклад, базова структура zkVM, децентралізовані мережі Oracle, децентралізовані рішення для пам'яті тощо можуть створити для AI набір верифікаційних та доказових обчислювальних структур, що в корені допоможе AI швидко розширити вертикальні сценарії.
Вище.
Будівництво інфраструктури та екосистеми застосувань web3AI не відбудеться миттєво, а стане тривалою марафонською гонкою. Той, хто зможе дійсно створити інфраструктуру та екосистему застосувань, що вирішують реальні проблеми, хто зможе в процесі виходу на ринок збалансувати спекуляції та цінність, хто зможе, зберігаючи технологічну перспективу, знайти реальний бізнес-замкнутий цикл, той і стане справжнім переможцем в індустрії.
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.
Чому складність побудови web3AI інфраструктури виявляється більшою, ніж очікувалося?
Автор: Haotian
Наразі більшість активних AI-проєктів у web3 — це взагалі MEME, які можуть похвалитися безліччю історій, які не можуть бути реалізовані та реалізовані, ключовим є залучення більшої частини уваги та ліквідності за рахунок врізання на ринок через швидку емісію монет, а також куряче пір'я (негативний EV) після того, як короткостроковий міхур лопається. 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 infra – це, по суті, рефакторинг web2 AI infra, який у більшості випадків є невдячним. Подібно до того, як коли Crypto кидала виклик централізації в ім'я децентралізації, протягом тривалого часу архітектуру децентралізованої мережі критикували за те, що вона безглузда при повторному будівництві, поки приземлення наступних сценаріїв застосування DeFi не знайшло деякі точки захоплення цінності.
Поточна дилема web3AI така ж, як і початкове бачення децентралізованої криптовалюти. Більшість людей все ще звикли говорити «яка користь від web3AI»? Але не забувайте, що децентралізована агрегація обчислювальної потужності та розподілене висновування, мережі анотації розподілених даних тощо можуть знайти сценарії входу з точки зору вартості навчання, продуктивності та практичності.
Що ще більш проблематично, так це те, що, на відміну від традиційної інфраструктури web2, web3 AI також повинен вирішити проблему координації позаланцюгових даних і верифікації в мережі, механізму розподілу та оновлення моделей у мережі P2P, а також складну конструкцію заміни традиційних бізнес-моделей стимулами Tokenomics. Однак недалекоглядність капіталу та спекулятивна атмосфера ринкових переваг призвели до того, що в агентський додаток, який поспіхом запустили суто заради гарячих точок, поспіхом запустили гарячі гроші, що ускладнило отримання достатньої підтримки командою, яка дійсно працює на інфраструктурному рівні.
Насправді, надійна верифікація та обчислювальна структура AI є основними сферами, які web3AI infra має подолати. В даний час великі моделі, обробляючи фінансову, медичну, юридичну та іншу високо чутливу інформацію, значно обмежують рівень прийняття в професійних сферах через нездатність надати верифікацію процесу міркування. Дозрівання web3 AI infra, наприклад, базова структура zkVM, децентралізовані мережі Oracle, децентралізовані рішення для пам'яті тощо можуть створити для AI набір верифікаційних та доказових обчислювальних структур, що в корені допоможе AI швидко розширити вертикальні сценарії.
Вище.
Будівництво інфраструктури та екосистеми застосувань web3AI не відбудеться миттєво, а стане тривалою марафонською гонкою. Той, хто зможе дійсно створити інфраструктуру та екосистему застосувань, що вирішують реальні проблеми, хто зможе в процесі виходу на ринок збалансувати спекуляції та цінність, хто зможе, зберігаючи технологічну перспективу, знайти реальний бізнес-замкнутий цикл, той і стане справжнім переможцем в індустрії.