El marco de verificación y cálculo confiable de AI es el campo central que web3AI infra debe conquistar.
Escrito por: Haotian
Recientemente, he hablado con muchos desarrolladores de primera línea en web3AI Build y he descubierto que trabajar en torno a la infraestructura de web3AI es mucho más complicado de lo que imaginaba:
En la actualidad, la mayoría de los proyectos de IA activos en web3 son generalmente MEME, con muchas historias que no se pueden realizar y aterrizar, la clave es atraer la mayor parte de la atención y la liquidez cortando el mercado a través de una emisión rápida, y las plumas de pollo (EV negativo) después de que estalle la burbuja a corto plazo. Principalmente porque la narrativa de AI + Crypto es demasiado sexy y, al mismo tiempo, su aplicación práctica es demasiado desafiante, naturalmente se ha convertido en el área más afectada de la burbuja que se basa en la narrativa para emitir monedas;
La infraestructura web3AI es esencialmente una reconstrucción de la infraestructura AI de web2, que muchas veces resulta ser un esfuerzo ingrato. Es como cuando Crypto desafió la centralización en nombre de la descentralización; durante mucho tiempo, la construcción de arquitecturas de red descentralizadas fue criticada por ser una repetición sin sentido, hasta que la posterior implementación de aplicaciones DeFi encontró algunos puntos de captura de valor.
La situación actual de web3AI no es diferente de la visión de Crypto descentralizada en sus inicios. La mayoría de las personas todavía se acostumbran a decir de manera ligera "¿para qué sirve web3AI?" Pero no olvidemos que la agregación de potencia de cálculo descentralizada, la inferencia distribuida y las redes de etiquetado de datos distribuidos, entre otros, pueden encontrar escenarios de aplicación en términos de costos de entrenamiento, rendimiento y utilidad. Solo se puede decir que el camino por delante es largo y difícil, pero su significado es enorme;
El costo de construcción y expansión de la infraestructura web3AI durante el periodo de prueba y error es bastante alto, y requiere un fuerte apoyo del racionalismo. Por ejemplo, todos sabemos que se necesita construir una capa de datos para web3AI, pero limpiar grandes cantidades de datos en cadena y fuera de cadena requiere un alto costo en mantenimiento y desarrollo de servidores, al mismo tiempo que el costo de integración de APIs de web3AI maduras, así como el ajuste de potencia de cálculo y algoritmos, también requieren inversión. Si estos costos se enfocan en las aplicaciones de Agent, se pueden explorar rápidamente modelos de monetización comercial, pero si se centran en la capa de infraestructura, en el contexto actual del mercado donde la narrativa tecnológica no es tan popular, esto representa un desafío para muchos equipos de desarrolladores.
Lo que es más problemático es que, a diferencia de la infraestructura web2 tradicional, la IA web3 también debe resolver el problema de la colaboración entre datos fuera de la cadena y la verificación en la cadena, el mecanismo de distribución y actualización de modelos en una red P2P, así como el diseño complejo para reemplazar los modelos comerciales tradicionales con incentivos de Tokenomics, entre otros. La miopía del capital y el ambiente de preferencia del mercado por la especulación han llevado a que algunos capitales calientes fluyan hacia aplicaciones de Agente que se lanzan apresuradamente solo para aprovechar el momento, lo que dificulta que los equipos que realmente trabajan en la infraestructura reciban el apoyo suficiente.
4）El problema de ilusión de los grandes modelos compatibles con la propiedad de "caja negra" de la infraestructura web3AI presenta enormes desafíos de seguridad y confiabilidad en escenarios específicos. Visto @SlowMist_Team
Recientemente, la salida sobre las vulnerabilidades de seguridad de MCP sugiere que la auditoría de seguridad profesional en torno a MCP ya puede respaldar la futura posición de Slow Mist como una empresa de auditoría de IA. Este es solo un caso concreto que valida los diversos desafíos de seguridad desconocidos que existen al integrar LLMs de IA como fuente de datos básica en la infraestructura de IA de web3. Sin embargo, los problemas en torno a la infraestructura de IA de web3 no se limitan a esto; también hay un marco de computación verificable construido a través de la verificación criptográfica de web3 y mecanismos de consenso en cadena, para garantizar que el proceso de inferencia de IA pueda ser rastreado y verificado, entre otras direcciones.
De hecho, el marco informático y de verificación de confianza de la IA es el área central que superará la infraestructura de web3AI. Cuando el gran modelo actual se ocupa de información altamente sensible, como las finanzas, la atención médica y el derecho, la tasa de adopción en el campo profesional es muy limitada porque no puede proporcionar la verificabilidad del proceso de inferencia. La madurez de la infraestructura de IA web3, como la capa subyacente de zkVM, la red de Oracle descentralizada, la solución de memoria descentralizada, etc., puede construir un conjunto de marcos informáticos verificables y demostrables para la IA y, fundamentalmente, ayudar a la IA a lograr una rápida expansión de escenarios verticales.
Eso es todo.
La construcción de infra y aplicaciones de web3AI no será un proceso instantáneo, sino una larga carrera de maratón. Quien logre construir realmente infra y un ecosistema de aplicaciones que resuelva problemas reales, quien pueda equilibrar la relación entre la especulación y el valor en el proceso de Go-To-Market, quien pueda encontrar un ciclo comercial práctico mientras mantiene la visión tecnológica, será quien realmente ría al final en la industria.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
La construcción de la infraestructura y la aplicación de Web3 AI es una larga carrera de maratón.
Escrito por: Haotian
Recientemente, he hablado con muchos desarrolladores de primera línea en web3AI Build y he descubierto que trabajar en torno a la infraestructura de web3AI es mucho más complicado de lo que imaginaba:
En la actualidad, la mayoría de los proyectos de IA activos en web3 son generalmente MEME, con muchas historias que no se pueden realizar y aterrizar, la clave es atraer la mayor parte de la atención y la liquidez cortando el mercado a través de una emisión rápida, y las plumas de pollo (EV negativo) después de que estalle la burbuja a corto plazo. Principalmente porque la narrativa de AI + Crypto es demasiado sexy y, al mismo tiempo, su aplicación práctica es demasiado desafiante, naturalmente se ha convertido en el área más afectada de la burbuja que se basa en la narrativa para emitir monedas;
La infraestructura web3AI es esencialmente una reconstrucción de la infraestructura AI de web2, que muchas veces resulta ser un esfuerzo ingrato. Es como cuando Crypto desafió la centralización en nombre de la descentralización; durante mucho tiempo, la construcción de arquitecturas de red descentralizadas fue criticada por ser una repetición sin sentido, hasta que la posterior implementación de aplicaciones DeFi encontró algunos puntos de captura de valor.
La situación actual de web3AI no es diferente de la visión de Crypto descentralizada en sus inicios. La mayoría de las personas todavía se acostumbran a decir de manera ligera "¿para qué sirve web3AI?" Pero no olvidemos que la agregación de potencia de cálculo descentralizada, la inferencia distribuida y las redes de etiquetado de datos distribuidos, entre otros, pueden encontrar escenarios de aplicación en términos de costos de entrenamiento, rendimiento y utilidad. Solo se puede decir que el camino por delante es largo y difícil, pero su significado es enorme;
Lo que es más problemático es que, a diferencia de la infraestructura web2 tradicional, la IA web3 también debe resolver el problema de la colaboración entre datos fuera de la cadena y la verificación en la cadena, el mecanismo de distribución y actualización de modelos en una red P2P, así como el diseño complejo para reemplazar los modelos comerciales tradicionales con incentivos de Tokenomics, entre otros. La miopía del capital y el ambiente de preferencia del mercado por la especulación han llevado a que algunos capitales calientes fluyan hacia aplicaciones de Agente que se lanzan apresuradamente solo para aprovechar el momento, lo que dificulta que los equipos que realmente trabajan en la infraestructura reciban el apoyo suficiente.
4）El problema de ilusión de los grandes modelos compatibles con la propiedad de "caja negra" de la infraestructura web3AI presenta enormes desafíos de seguridad y confiabilidad en escenarios específicos. Visto @SlowMist_Team
Recientemente, la salida sobre las vulnerabilidades de seguridad de MCP sugiere que la auditoría de seguridad profesional en torno a MCP ya puede respaldar la futura posición de Slow Mist como una empresa de auditoría de IA. Este es solo un caso concreto que valida los diversos desafíos de seguridad desconocidos que existen al integrar LLMs de IA como fuente de datos básica en la infraestructura de IA de web3. Sin embargo, los problemas en torno a la infraestructura de IA de web3 no se limitan a esto; también hay un marco de computación verificable construido a través de la verificación criptográfica de web3 y mecanismos de consenso en cadena, para garantizar que el proceso de inferencia de IA pueda ser rastreado y verificado, entre otras direcciones.
De hecho, el marco informático y de verificación de confianza de la IA es el área central que superará la infraestructura de web3AI. Cuando el gran modelo actual se ocupa de información altamente sensible, como las finanzas, la atención médica y el derecho, la tasa de adopción en el campo profesional es muy limitada porque no puede proporcionar la verificabilidad del proceso de inferencia. La madurez de la infraestructura de IA web3, como la capa subyacente de zkVM, la red de Oracle descentralizada, la solución de memoria descentralizada, etc., puede construir un conjunto de marcos informáticos verificables y demostrables para la IA y, fundamentalmente, ayudar a la IA a lograr una rápida expansión de escenarios verticales.
Eso es todo.
La construcción de infra y aplicaciones de web3AI no será un proceso instantáneo, sino una larga carrera de maratón. Quien logre construir realmente infra y un ecosistema de aplicaciones que resuelva problemas reales, quien pueda equilibrar la relación entre la especulación y el valor en el proceso de Go-To-Market, quien pueda encontrar un ciclo comercial práctico mientras mantiene la visión tecnológica, será quien realmente ría al final en la industria.