Những khó khăn và hướng phát triển tương lai của Web3 AI

Sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ AI Web2 đang làm sâu sắc thêm rào cản trong ngành. Sự phức tạp của các mô hình đa phương thức ngày càng tăng, từ việc căn chỉnh ngữ nghĩa đến hiểu biết thị giác, từ nhúng chiều cao đến hợp nhất đặc trưng, tất cả các khía cạnh đều cần một lượng lớn nguồn lực đầu tư. Xu hướng phát triển này đang làm cho khoảng cách kỹ thuật trong lĩnh vực AI ngày càng lớn.

Tuy nhiên, Web3 AI dường như đang tụt lại trong cuộc cạnh tranh này. Đặc biệt là những nỗ lực gần đây trong hướng Agent, có vấn đề nghiêm trọng về định hướng. Cố gắng lắp ráp một hệ thống mô-đun đa phương thức theo kiểu Web2 bằng cấu trúc phi tập trung, thực ra là sự sai lệch kép về công nghệ và tư duy. Trong bối cảnh hiện tại, với tính kết hợp của các mô-đun cực kỳ mạnh, phân bố đặc trưng không ổn định cao và nhu cầu tính toán ngày càng tập trung, mô-đun đa phương thức khó có thể đứng vững trong môi trường Web3.

Cơ sở hạ tầng Web3 AI gặp một số vấn đề chính:

1. Sự không khớp về ngữ nghĩa dẫn đến hiệu suất kém. Giao thức Web3 Agent không thể thực hiện nhúng chiều cao vì sự mô-đun hóa bản thân là một ảo giác. Thiếu đại diện ngữ nghĩa thống nhất giữa các mô-đun, làm cho việc trao đổi và tích hợp thông tin hiệu quả trở nên khó khăn.

2. Trong không gian chiều thấp, cơ chế chú ý không thể được thiết kế một cách chính xác. Cấu trúc mô-đun của Web3 AI khiến việc xây dựng một không gian Query-Key-Value thống nhất trở nên không khả thi, đồng thời cũng thiếu khả năng tính toán song song và phân phối trọng số động.

3. Sự kết hợp đặc trưng còn dừng lại ở giai đoạn ghép tĩnh đơn giản. Do thiếu biểu diễn đa chiều và cơ chế chú ý tinh vi, Web3 AI khó có thể thực hiện tương tác đặc trưng phức tạp và kết hợp động.

Mặc dù rào cản trong ngành AI đang gia tăng, nhưng hiện tại những điểm đau của AI Web2 vẫn chưa được thể hiện đầy đủ. Để AI Web3 có thể vượt qua, cần áp dụng chiến lược "nông thôn bao vây thành phố", bắt đầu từ các tình huống biên giới. Có thể chú ý đến các hướng đi bao gồm:

• Cấu trúc nhẹ và dễ dàng thực hiện các nhiệm vụ song song
• LoRA tinh chỉnh
• Nhiệm vụ huấn luyện hậu kiểm tra đồng hành
• Huấn luyện và gán nhãn dữ liệu từ cộng đồng
• Huấn luyện mô hình cơ bản nhỏ
• Huấn luyện hợp tác thiết bị biên

Dự án Web3 AI nên có những đặc điểm sau:

• Bắt đầu từ các tình huống biên nhỏ quy mô
• Có thể lặp lại nhanh chóng trong các tình huống ứng dụng cụ thể
• Giữ cho kiến trúc linh hoạt, có khả năng thích ứng với các nhu cầu khác nhau của cảnh.

Chỉ khi nào lợi ích của AI Web2 biến mất, để lại những điểm đau rõ ràng, thì AI Web3 mới có thể tìm thấy cơ hội thực sự. Trước đó, AI Web3 cần lựa chọn điểm xâm nhập một cách cẩn thận, tránh theo đuổi mù quáng những "điểm đau" tự tạo ra. Những dự án AI Web3 thành công trong tương lai sẽ là những giao thức có khả năng vững chắc trong các tình huống biên và có khả năng thích ứng nhanh chóng.