1）Hiện tại, hầu hết các dự án AI hoạt động trong web3 đều có xu hướng trở thành MEME, khoác lác về rất nhiều câu chuyện không thể thực hiện và hiện thực hóa, điều quan trọng là thông qua việc phát hành token nhanh chóng để thu hút sự chú ý và thanh khoản của phần lớn thị trường, cùng với những mảnh vụn sau khi bong bóng ngắn hạn vỡ (EV âm). Nguyên nhân chính là do câu chuyện AI + Crypto quá hấp dẫn, trong khi thách thức ứng dụng thực tế của nó lại quá lớn, ngay từ đầu nó đã trở thành tâm điểm của bong bóng phát hành token dựa trên câu chuyện.
Cơ sở hạ tầng web3AI thực chất là một cuộc tái cấu trúc của cơ sở hạ tầng AI web2, phần lớn thời gian đều khó khăn mà không được việc. Nó giống như khi Crypto thách thức sự tập trung bằng cái tên phi tập trung, trong một khoảng thời gian dài, việc xây dựng kiến trúc mạng phi tập trung đã bị chỉ trích là xây dựng lặp lại vô nghĩa, cho đến khi các trường hợp ứng dụng DeFi sau đó tìm thấy một số điểm giá trị.
Hiện tại, tình thế khó khăn của web3AI không khác gì so với tầm nhìn phi tập trung của Crypto ban đầu. Phần lớn mọi người vẫn quen nói một cách hời hợt rằng "web3AI có tác dụng gì?" Nhưng đừng quên rằng, việc tập hợp sức mạnh tính toán phi tập trung, suy diễn phân tán và mạng đánh dấu dữ liệu phân tán, v.v. đều có thể tìm thấy các tình huống ứng dụng trong chi phí đào tạo, hiệu suất và tính thực tiễn. Chỉ có thể nói rằng, con đường phía trước đầy chông gai, nhưng có ý nghĩa vô cùng lớn lao;
Việc xây dựng và mở rộng cơ sở hạ tầng web3AI rất tốn kém trong giai đoạn thử và sai, đòi hỏi 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 làm sạch 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.
Điều phiền phức hơn là, khác với cơ sở hạ tầng web2 truyền thống, web3 AI còn phải giải quyết vấn đề hợp tác giữa dữ liệu ngoài chuỗi và xác minh trên chuỗi, cơ chế phân phối và cập nhật mô hình trong mạng P2P, cũng như thiết kế phức tạp để thay thế mô hình kinh doanh truyền thống bằng Tokenomics. Thêm vào đó, sự ngắn hạn của vốn và bầu không khí ưa chuộng đầu cơ trên thị trường đã khiến một số tiền nóng đổ vào những ứng dụng Agent chỉ để chạy theo xu hướng, dẫn đến việc các đội ngũ thực sự đang làm việc ở tầng cơ sở hạ tầng lại khó nhận được sự hỗ trợ đủ.
4）web3AI hạ tầng với thuộc tính "hộp đen" của các mô hình lớn đang tồn tại vấn đề ảo giác, khiến cho tính an toàn và độ tin cậy trong các tình huống cụ thể gặp phải thách thức lớn. Thấy @SlowMist_Team gần đây có những đóng góp về lỗ hổng bảo mật MCP, cảm giác rằng các đánh giá an toàn chuyên nghiệp liên quan đến MCP đã có thể hỗ trợ vị trí tương lai của SlowMist như một công ty kiểm toán AI. Đây chỉ là một trường hợp cụ thể, xác thực rằng AI LLMs như một nguồn dữ liệu cơ bản kết nối vào hạ tầng web3 AI còn nhiều thách thức an toàn chưa biết. Nhưng các vấn đề xung quanh hạ tầng web3 AI 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, nhằm đảm bảo quá trình suy diễn AI có thể được truy xuất và xác minh.
Trên thực tế, khung xác minh và tính toán đáng tin cậy của AI là lĩnh vực cốt lõi mà cơ sở hạ tầng web3AI muốn vượt qua. Khi mô hình lớn hiện tại xử lý các thông tin nhạy cảm cao như tài chính, chăm sóc y tế và luật pháp, tỷ lệ chấp nhận trong lĩnh vực chuyên môn bị hạn chế rất nhiều vì nó không thể cung cấp khả năng kiểm chứng của quá trình suy luận. Sự trưởng thành của cơ sở hạ tầng AI web3, chẳng hạn như zkVM cơ bản, mạng Oracle phi tập trung, giải pháp bộ nhớ phi tập trung, v.v., có thể xây dựng một bộ khung tính toán có thể xác minh và chứng minh cho AI, đồng thời về cơ bản giúp AI đạt được sự mở rộng nhanh chóng của các kịch bản dọc.
Trên đây.
Hành trình xây dựng hạ tầng và ứng dụng của web3AI sẽ không thể hoàn thành trong một sớm một chiều, mà là một cuộc thi marathon dài hạn. Ai có thể thực sự xây dựng hạ tầng và hệ sinh thái ứng dụng giải quyết các vấn đề thực tiễn, ai có thể cân bằng mối quan hệ giữa sự thổi phồng và giá trị trong quá trình đưa sản phẩm ra thị trường, ai có thể tìm ra vòng kín thương mại thực tế trong khi vẫn duy trì tầm nhìn công nghệ, người đó mới có thể trở thành người thắng cuộc thực sự 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.
Tại sao độ khó xây dựng cơ sở hạ tầng web3AI lại lớn hơn tưởng tượng?
Tác giả: Haotian
1）Hiện tại, hầu hết các dự án AI hoạt động trong web3 đều có xu hướng trở thành MEME, khoác lác về rất nhiều câu chuyện không thể thực hiện và hiện thực hóa, điều quan trọng là thông qua việc phát hành token nhanh chóng để thu hút sự chú ý và thanh khoản của phần lớn thị trường, cùng với những mảnh vụn sau khi bong bóng ngắn hạn vỡ (EV âm). Nguyên nhân chính là do câu chuyện AI + Crypto quá hấp dẫn, trong khi thách thức ứng dụng thực tế của nó lại quá lớn, ngay từ đầu nó đã trở thành tâm điểm của bong bóng phát hành token dựa trên câu chuyện.
Hiện tại, tình thế khó khăn của web3AI không khác gì so với tầm nhìn phi tập trung của Crypto ban đầu. Phần lớn mọi người vẫn quen nói một cách hời hợt rằng "web3AI có tác dụng gì?" Nhưng đừng quên rằng, việc tập hợp sức mạnh tính toán phi tập trung, suy diễn phân tán và mạng đánh dấu dữ liệu phân tán, v.v. đều có thể tìm thấy các tình huống ứng dụng trong chi phí đào tạo, hiệu suất và tính thực tiễn. Chỉ có thể nói rằng, con đường phía trước đầy chông gai, nhưng có ý nghĩa vô cùng lớn lao;
Điều phiền phức hơn là, khác với cơ sở hạ tầng web2 truyền thống, web3 AI còn phải giải quyết vấn đề hợp tác giữa dữ liệu ngoài chuỗi và xác minh trên chuỗi, cơ chế phân phối và cập nhật mô hình trong mạng P2P, cũng như thiết kế phức tạp để thay thế mô hình kinh doanh truyền thống bằng Tokenomics. Thêm vào đó, sự ngắn hạn của vốn và bầu không khí ưa chuộng đầu cơ trên thị trường đã khiến một số tiền nóng đổ vào những ứng dụng Agent chỉ để chạy theo xu hướng, dẫn đến việc các đội ngũ thực sự đang làm việc ở tầng cơ sở hạ tầng lại khó nhận được sự hỗ trợ đủ.
4）web3AI hạ tầng với thuộc tính "hộp đen" của các mô hình lớn đang tồn tại vấn đề ảo giác, khiến cho tính an toàn và độ tin cậy trong các tình huống cụ thể gặp phải thách thức lớn. Thấy @SlowMist_Team gần đây có những đóng góp về lỗ hổng bảo mật MCP, cảm giác rằng các đánh giá an toàn chuyên nghiệp liên quan đến MCP đã có thể hỗ trợ vị trí tương lai của SlowMist như một công ty kiểm toán AI. Đây chỉ là một trường hợp cụ thể, xác thực rằng AI LLMs như một nguồn dữ liệu cơ bản kết nối vào hạ tầng web3 AI còn nhiều thách thức an toàn chưa biết. Nhưng các vấn đề xung quanh hạ tầng web3 AI 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, nhằm đảm bảo quá trình suy diễn AI có thể được truy xuất và xác minh.
Trên thực tế, khung xác minh và tính toán đáng tin cậy của AI là lĩnh vực cốt lõi mà cơ sở hạ tầng web3AI muốn vượt qua. Khi mô hình lớn hiện tại xử lý các thông tin nhạy cảm cao như tài chính, chăm sóc y tế và luật pháp, tỷ lệ chấp nhận trong lĩnh vực chuyên môn bị hạn chế rất nhiều vì nó không thể cung cấp khả năng kiểm chứng của quá trình suy luận. Sự trưởng thành của cơ sở hạ tầng AI web3, chẳng hạn như zkVM cơ bản, mạng Oracle phi tập trung, giải pháp bộ nhớ phi tập trung, v.v., có thể xây dựng một bộ khung tính toán có thể xác minh và chứng minh cho AI, đồng thời về cơ bản giúp AI đạt được sự mở rộng nhanh chóng của các kịch bản dọc.
Trên đây.
Hành trình xây dựng hạ tầng và ứng dụng của web3AI sẽ không thể hoàn thành trong một sớm một chiều, mà là một cuộc thi marathon dài hạn. Ai có thể thực sự xây dựng hạ tầng và hệ sinh thái ứng dụng giải quyết các vấn đề thực tiễn, ai có thể cân bằng mối quan hệ giữa sự thổi phồng và giá trị trong quá trình đưa sản phẩm ra thị trường, ai có thể tìm ra vòng kín thương mại thực tế trong khi vẫn duy trì tầm nhìn công nghệ, người đó mới có thể trở thành người thắng cuộc thực sự trong ngành.