Gần đây, tôi đã nói chuyện với nhiều nhà phát triển hàng đầu trong lĩnh vực web3AI Build và nhận thấy rằng việc làm việc xung quanh hạ tầng web3AI phức tạp hơn nhiều so với tôi tưởng.
1）Hiện nay, hầu hết các dự án AI hoạt động trong web3 đều phổ biến hóa thành MEME, khoe khoang về rất nhiều câu chuyện không thể thực hiện và hiện thực hóa, điểm quan trọng là thông qua việc phát hành token nhanh chóng để thu hút sự chú ý và thanh khoản, cùng với đống hỗn độn sau khi bong bóng ngắn hạn vỡ (EV âm). Chủ yếu là do câu chuyện AI + Crypto trở nên quá hấp dẫn, trong khi những thách thức trong việc ứng dụng thực tế lại quá lớn, ngay từ đầu nó đã trở thành vùng đất của những bong bóng phát hành token dựa vào câu chuyện.
Cơ sở hạ tầng web3AI về bản chất là một sự tái cấu trúc của cơ sở hạ tầng AI web2, phần lớn thời gian đều gặp khó khăn mà không được đền đáp. Giống như khi Crypto thách thức sự tập trung bằng cái tên phi tập trung, trong một thời gian dài, việc xây dựng kiến trúc mạng phi tập trung bị chỉ trích là vô nghĩa và lặp lại, cho đến khi các trường hợp ứng dụng DeFi sau này tìm thấy một số điểm thu giá trị.
Hiện tại, tình huống của web3AI không khác gì so với tầm nhìn phi tập trung của Crypto trước đây. Đa phần mọi người vẫn quen với việc lướt qua và nói "web3AI có ích gì?" Nhưng đừng quên, việc tập hợp sức mạnh tính toán phi tập trung, suy diễn phân tán và mạng gán nhãn dữ liệu phân tán, v.v. đều có thể tìm thấy những điểm cắt vào chi phí đào tạo, hiệu suất và tính thực tế, chỉ có thể nói, con đường phía trước đầy trở ngại nhưng có ý nghĩa lớn lao.
Việc xây dựng và mở rộng cơ sở hạ tầng web3AI có chi phí thử và sai lớn và cần sự hỗ trợ mạnh mẽ của chủ nghĩa duy lý. Ví dụ: chúng ta đều biết rằng web3AI yêu cầu xây dựng một lớp dữ liệu, nhưng việc dọn dẹp dữ liệu on-chain và off-chain khổng lồ đòi hỏi rất nhiều chi phí vận hành và bảo trì và phát triển máy chủ, đồng thời chi phí truy cập API web3AI trưởng thành, sức mạnh tính toán, tinh chỉnh thuật toán, v.v. Đây là một thách thức đối với nhiều nhóm nhà phát triển.
Thật phiền phức hơn, khác với cơ sở hạ tầng web2 truyền thống, web3 AI còn phải giải quyết vấn đề hợp tác giữa dữ liệu ngoại tuyến và xác thực trên chuỗi, cơ chế phân phối và cập nhật mô hình trong mạng P2P, cùng với thiết kế phức tạp thay thế mô hình kinh doanh truyền thống bằng Tokenomics, và nhiều vấn đề khác. Trong khi đó, sự thiển cận của vốn và bầu không khí ưa thích đầu cơ của thị trường đã khiến một số tiền nóng đổ vào các ứng dụng Agent ra mắt vội vàng chỉ để theo kịp xu hướng, dẫn đến việc các đội ngũ thực sự làm việc tại tầng hạ tầng lại khó nhận được sự hỗ trợ đủ.
Vấn đề ảo giác của các mô hình lớn tương thích với thuộc tính "hộp đen" trong hạ tầng web3AI đã tạo ra những thách thức lớn về an toàn và độ tin cậy trong các tình huống cụ thể. Nhìn thấy @SlowMist_Team
Gần đây, đầu ra về lỗ hổng bảo mật MCP, cảm giác xung quanh việc kiểm toán bảo mật chuyên nghiệp MCP đã có thể hỗ trợ cho định vị tương lai của SlowMist như một công ty kiểm toán AI. Đây chỉ là một ví dụ cụ thể, xác thực rằng các LLM AI như một nguồn dữ liệu cơ bản tiếp cận với hạ tầng AI web3 đang gặp nhiều thách thức về an ninh chưa được biết đến. Nhưng vấn đề xung quanh hạ tầng AI web3 không chỉ dừng lại ở đó, còn có các khung tính toán có thể xác minh được xây dựng thông qua xác thực mật mã web3 và cơ chế đồng thuận trên chuỗi, để đảm bảo quá trình suy luận AI có thể được truy vết và xác minh.
Trên thực tế, khung xác thực và tính toán đáng tin cậy của AI mới là lĩnh vực cốt lõi mà cơ sở hạ tầng web3AI cần chinh phục. Hiện tại, các mô hình lớn gặp khó khăn trong việc xử lý thông tin nhạy cảm cao như tài chính, y tế, pháp lý, do không thể cung cấp tính khả xác minh của quá trình suy luận, dẫn đến tỷ lệ áp dụng trong các lĩnh vực chuyên môn bị hạn chế đáng kể. Sự trưởng thành của cơ sở hạ tầng AI web3, chẳng hạn như nền tảng zkVM, mạng Oracle phi tập trung, giải pháp bộ nhớ phi tập trung, v.v., có thể xây dựng cho AI một khung tính toán có thể xác minh và chứng minh, từ đó giúp AI mở rộng nhanh chóng trong các tình huống cụ thể.
Trên đây.
Hành trình xây dựng hạ tầng và ứng dụng của web3AI sẽ không hoàn thành trong chớp mắt, mà là một cuộc thi marathon dài. Ai có thể thực sự xây dựng hạ tầng và hệ sinh thái ứng dụng giải quyết các vấn đề thực tế, ai có thể cân bằng mối quan hệ giữa sự thổi phồng và giá trị trong quá trình Go-To-Market, ai có thể tìm ra vòng kín kinh doanh thiết thực trong khi vẫn duy trì tầm nhìn công nghệ tiên tiến, thì người đó mới có thể trở thành người thực sự chiến thắng trong ngành.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Hành trình xây dựng hạ tầng và ứng dụng của Web3 AI là một cuộc đua marathon dài.
Tác giả: Haotian
Gần đây, tôi đã nói chuyện với nhiều nhà phát triển hàng đầu trong lĩnh vực web3AI Build và nhận thấy rằng việc làm việc xung quanh hạ tầng web3AI phức tạp hơn nhiều so với tôi tưởng.
1）Hiện nay, hầu hết các dự án AI hoạt động trong web3 đều phổ biến hóa thành MEME, khoe khoang về rất nhiều câu chuyện không thể thực hiện và hiện thực hóa, điểm quan trọng là thông qua việc phát hành token nhanh chóng để thu hút sự chú ý và thanh khoản, cùng với đống hỗn độn sau khi bong bóng ngắn hạn vỡ (EV âm). Chủ yếu là do câu chuyện AI + Crypto trở nên quá hấp dẫn, trong khi những thách thức trong việc ứng dụng thực tế lại quá lớn, ngay từ đầu nó đã trở thành vùng đất của những bong bóng phát hành token dựa vào câu chuyện.
Hiện tại, tình huống của web3AI không khác gì so với tầm nhìn phi tập trung của Crypto trước đây. Đa phần mọi người vẫn quen với việc lướt qua và nói "web3AI có ích gì?" Nhưng đừng quên, việc tập hợp sức mạnh tính toán phi tập trung, suy diễn phân tán và mạng gán nhãn dữ liệu phân tán, v.v. đều có thể tìm thấy những điểm cắt vào chi phí đào tạo, hiệu suất và tính thực tế, chỉ có thể nói, con đường phía trước đầy trở ngại nhưng có ý nghĩa lớn lao.
Thật phiền phức hơn, khác với cơ sở hạ tầng web2 truyền thống, web3 AI còn phải giải quyết vấn đề hợp tác giữa dữ liệu ngoại tuyến và xác thực trên chuỗi, cơ chế phân phối và cập nhật mô hình trong mạng P2P, cùng với thiết kế phức tạp thay thế mô hình kinh doanh truyền thống bằng Tokenomics, và nhiều vấn đề khác. Trong khi đó, sự thiển cận của vốn và bầu không khí ưa thích đầu cơ của thị trường đã khiến một số tiền nóng đổ vào các ứng dụng Agent ra mắt vội vàng chỉ để theo kịp xu hướng, dẫn đến việc các đội ngũ thực sự làm việc tại tầng hạ tầng lại khó nhận được sự hỗ trợ đủ.
Gần đây, đầu ra về lỗ hổng bảo mật MCP, cảm giác xung quanh việc kiểm toán bảo mật chuyên nghiệp MCP đã có thể hỗ trợ cho định vị tương lai của SlowMist như một công ty kiểm toán AI. Đây chỉ là một ví dụ cụ thể, xác thực rằng các LLM AI như một nguồn dữ liệu cơ bản tiếp cận với hạ tầng AI web3 đang gặp nhiều thách thức về an ninh chưa được biết đến. Nhưng vấn đề xung quanh hạ tầng AI web3 không chỉ dừng lại ở đó, còn có các khung tính toán có thể xác minh được xây dựng thông qua xác thực mật mã web3 và cơ chế đồng thuận trên chuỗi, để đảm bảo quá trình suy luận AI có thể được truy vết và xác minh.
Trên thực tế, khung xác thực và tính toán đáng tin cậy của AI mới là lĩnh vực cốt lõi mà cơ sở hạ tầng web3AI cần chinh phục. Hiện tại, các mô hình lớn gặp khó khăn trong việc xử lý thông tin nhạy cảm cao như tài chính, y tế, pháp lý, do không thể cung cấp tính khả xác minh của quá trình suy luận, dẫn đến tỷ lệ áp dụng trong các lĩnh vực chuyên môn bị hạn chế đáng kể. Sự trưởng thành của cơ sở hạ tầng AI web3, chẳng hạn như nền tảng zkVM, mạng Oracle phi tập trung, giải pháp bộ nhớ phi tập trung, v.v., có thể xây dựng cho AI một khung tính toán có thể xác minh và chứng minh, từ đó giúp AI mở rộng nhanh chóng trong các tình huống cụ thể.
Trên đây.
Hành trình xây dựng hạ tầng và ứng dụng của web3AI sẽ không hoàn thành trong chớp mắt, mà là một cuộc thi marathon dài. Ai có thể thực sự xây dựng hạ tầng và hệ sinh thái ứng dụng giải quyết các vấn đề thực tế, ai có thể cân bằng mối quan hệ giữa sự thổi phồng và giá trị trong quá trình Go-To-Market, ai có thể tìm ra vòng kín kinh doanh thiết thực trong khi vẫn duy trì tầm nhìn công nghệ tiên tiến, thì người đó mới có thể trở thành người thực sự chiến thắng trong ngành.