Nguồn: Fairy, ChainCatcher
Lưu ý của biên tập viên: Thông qua ánh hào quang của công nghệ, tác giả nhận thấy nhiều trở ngại như vốn và phần cứng mà dự án Web3 gặp phải trong việc thúc đẩy sự phát triển của AI. Mặc dù mục đích ban đầu của Web3 là phá vỡ sự tập trung hóa và hiện thực hóa lý tưởng phân cấp, nhưng trong hoạt động thực tế, nó thường bị ảnh hưởng bởi các câu chuyện thị trường và khuyến khích mã thông báo, đi chệch khỏi mục đích ban đầu.
ChainCatcher đã biên soạn văn bản gốc như sau:
Lời kêu gọi kết hợp giữa AI và Web3 ngày càng lớn hơn, nhưng đây không còn là một bài báo đầu tư mạo hiểm lạc quan nữa. Chúng tôi lạc quan về việc hợp nhất hai công nghệ nhưng văn bản bên dưới là lời kêu gọi hành động. Nếu không, sự lạc quan này sẽ không thành hiện thực.
Tại sao? Bởi vì việc phát triển và vận hành các mô hình AI tốt nhất đòi hỏi chi phí vốn rất lớn nên phần cứng hiện đại thường khó có được và yêu cầu hoạt động R&D rất cụ thể theo từng miền. Cung cấp nguồn lực từ cộng đồng cho các tài nguyên này thông qua các biện pháp khuyến khích bằng mật mã, như hầu hết các dự án AI Web3 đang thực hiện, không đủ để bù đắp hàng chục tỷ đô la do các công ty lớn kiểm soát việc phát triển AI đầu tư. Với những hạn chế về phần cứng, đây có thể là mô hình phần mềm lớn đầu tiên mà các kỹ sư thông minh và sáng tạo bên ngoài các tổ chức hiện tại không thể phá vỡ.
Phần mềm đang "ăn thịt thế giới" với tốc độ ngày càng nhanh và sẽ sớm phát triển theo cấp số nhân với sự tăng tốc của trí tuệ nhân tạo. Trong tình hình hiện tại, tất cả “chiếc bánh” này đều về tay các gã khổng lồ công nghệ, trong khi người dùng cuối, bao gồm cả chính phủ và doanh nghiệp lớn, lại càng phải chịu sự chi phối của họ.
Các ưu đãi không phù hợp
Tất cả những điều này xảy ra vào một thời điểm rất không phù hợp - 90% người tham gia mạng phi tập trung đang bận rộn theo đuổi sự dễ dàng theo hướng tường thuật. “Quả trứng vàng” của tiền tệ fiat trở lại.
Các nhà phát triển đang theo dõi các nhà đầu tư trong ngành của chúng tôi chứ không phải ngược lại. Điều này xuất hiện dưới nhiều hình thức khác nhau, từ sự thừa nhận của công chúng đến những động cơ tiềm thức tinh tế hơn, nhưng các câu chuyện và thị trường hình thành xung quanh chúng sẽ thúc đẩy nhiều quyết định trong Web3. Giống như bong bóng phản chiếu truyền thống, người tham gia quá tập trung vào thế giới bên trong để chú ý đến thế giới bên ngoài trừ khi điều đó giúp tiếp tục câu chuyện của chu kỳ. Và trí tuệ nhân tạo rõ ràng là câu chuyện lớn nhất vì nó đang bùng nổ theo đúng nghĩa của nó.
Chúng tôi đã nói chuyện với hàng chục nhóm liên quan đến AI và tiền điện tử và có thể xác nhận rằng nhiều người trong số họ là những nhà xây dựng cực kỳ có năng lực, có sứ mệnh và đam mê. Nhưng bản chất con người là như vậy, khi đối mặt với những cám dỗ, chúng ta có xu hướng nhượng bộ chúng rồi sau đó mới hợp lý hóa những lựa chọn đó.
Những con đường dễ dàng dẫn đến thanh khoản đã từng là một lời nguyền lịch sử đối với ngành công nghiệp tiền điện tử — hiện tại, nó đã trì hoãn nhiều năm phát triển và áp dụng có giá trị. Nó đã khiến ngay cả những tín đồ tiền điện tử trung thành nhất cũng theo hướng “bơm tiền”. Lý do cơ bản là những người xây dựng nắm giữ token có thể có cơ hội tốt hơn.
Mức độ phức tạp thấp của vốn tổ chức và vốn bán lẻ mang lại cho các nhà xây dựng cơ hội đưa ra những tuyên bố khác với thực tế, trong khi vẫn được hưởng lợi từ việc định giá như thể những tuyên bố đó đã được hiện thực hóa. Kết quả của những quá trình này thực sự là rủi ro đạo đức và sự phá hủy vốn cố hữu, và rất ít chiến lược như vậy có hiệu quả lâu dài. Nhu cầu là mẹ của mọi phát minh, và khi nhu cầu không còn thì phát minh cũng biến mất.
Thời điểm cho việc này không thể tệ hơn được. Trong khi tất cả các doanh nhân công nghệ sáng giá nhất, các nhà hoạt động nhà nước và các doanh nghiệp lớn nhỏ đang chạy đua để giành được một phần của cuộc cách mạng AI thì các nhà sáng lập và nhà đầu tư tiền điện tử đang chọn cách đi “nhanh gấp 10 lần”. Theo quan điểm của chúng tôi, đây là chi phí cơ hội thực sự.
Tổng quan về triển vọng của trí tuệ nhân tạo Web3
Xét theo cơ chế khuyến khích trên, việc phân loại các dự án trí tuệ nhân tạo Web3 trên thực tế có thể được chia thành:
Về cơ bản, chúng tôi tin rằng những người xây dựng dự án nên có ý tưởng rõ ràng về cách họ có thể theo kịp các đối thủ cạnh tranh Web2 và biết điều gì Các lĩnh vực có thể cạnh tranh được và là những suy nghĩ mơ ước, mặc dù những lĩnh vực suy nghĩ mơ ước này có thể được tiếp thị cho các công ty đầu tư mạo hiểm và công chúng.
Mục tiêu của chúng tôi là cạnh tranh ở đây và bây giờ. Mặt khác, tốc độ phát triển AI có thể bỏ lại Web3 phía sau và thế giới nhảy vọt lên “Web4” ở đâu đó giữa AI của công ty phương Tây và AI quốc gia của Trung Quốc. Những người không thể cạnh tranh kịp thời và dựa vào công nghệ phân tán để bắt kịp trong thời gian dài hơn là quá lạc quan để được coi trọng.
Rõ ràng đây chỉ là một sự khái quát rất sơ sài, ngay cả trong nhóm “làm giả” cũng có ít nhất một vài đội nghiêm túc (và có thể nhiều hơn chỉ là những đội hoang tưởng). Nhưng bài viết này là một lời kêu gọi nên chúng tôi không cố gắng khách quan mà thay vào đó kêu gọi người đọc có tinh thần cấp bách.
Hợp lý:
Không có nhiều người sáng lập giải pháp phát triển phần mềm trung gian "trí tuệ nhân tạo trên chuỗi" và họ hiểu rõ về đào tạo hoặc suy luận phi tập trung hiện nay. những mô hình mà người dùng thực sự cần (tức là công nghệ tiên tiến) đều không khả thi hoặc thậm chí là không thể thực hiện được.
Vì vậy, việc tìm cách kết nối các mô hình tập trung tốt nhất với môi trường trên chuỗi, cho phép chúng hưởng lợi từ quá trình tự động hóa tinh vi, là bước đầu tiên đủ tốt đối với họ. Hiện tại, có các TEE được cách ly bằng phần cứng (bộ xử lý “cách ly không khí”) có thể lưu trữ các điểm truy cập API, các oracle hai chiều (để lập chỉ mục hai chiều dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi) và các bộ đồng xử lý cung cấp proxy với khả năng tắt có thể xác minh được. -Môi trường điện toán chuỗi dường như là giải pháp tốt nhất hiện nay.
Ngoài ra còn có kiến trúc bộ đồng xử lý sử dụng bằng chứng không có kiến thức (ZKP) để chụp nhanh các thay đổi trạng thái (thay vì xác minh tính toán hoàn chỉnh), điều mà chúng tôi tin rằng cũng khả thi trong trung hạn.
Một cách tiếp cận lý tưởng hơn cho cùng một vấn đề sẽ là cố gắng xác thực lý luận ngoài chuỗi sao cho phù hợp với các tính toán trên chuỗi về các giả định về độ tin cậy.
Chúng tôi tin rằng mục tiêu của việc này là cho phép trí tuệ nhân tạo thực hiện các nhiệm vụ trên chuỗi và ngoài chuỗi trong một môi trường hoạt động thống nhất. Tuy nhiên, hầu hết những người ủng hộ khả năng kiểm chứng suy luận đều nói về các mục tiêu phức tạp như "trọng số của mô hình tin cậy" sẽ không thực sự phù hợp trong vài năm, nếu có. Gần đây, những người sáng lập phe này đã bắt đầu khám phá những cách khác để xác minh suy luận, nhưng ban đầu tất cả đều dựa trên ZKP. Trong khi nhiều nhóm thông minh đang làm việc trên ZKML, hay còn gọi là máy học không kiến thức, họ đang gặp rủi ro quá lớn khi dự đoán rằng việc tối ưu hóa mật mã sẽ vượt xa độ phức tạp và yêu cầu tính toán của các mô hình AI. Vì vậy, chúng tôi tin rằng họ hiện không đủ khả năng để cạnh tranh. Tuy nhiên, một số phát triển gần đây rất thú vị và không nên bỏ qua.
Bán hợp lý:
Ứng dụng tiêu dùng sử dụng trình bao bọc đóng gói các mô hình nguồn đóng và nguồn mở (ví dụ: khuếch tán ổn định để tạo hình ảnh hoặc Midjourney) . Một số nhóm này là những nhóm đầu tiên tham gia thị trường và nhận được sự công nhận từ người dùng thực tế. Do đó, thật không công bằng khi gọi họ là tất cả những kẻ làm hàng giả, nhưng chỉ có một số nhóm đang suy nghĩ sâu sắc về cách phát triển các mô hình cơ bản của họ theo cách phi tập trung và đổi mới trong thiết kế khuyến khích. Về phần mã thông báo, cũng có một số thiết kế quản trị/quyền sở hữu thú vị. Tuy nhiên, hầu hết các dự án này chỉ đơn giản đưa mã thông báo vào một trình bao bọc tập trung khác dựa trên thứ gì đó như API OpenAI để đạt được mức định giá cao hơn hoặc mang lại tính thanh khoản nhanh hơn cho nhóm.
Vấn đề mà cả hai phe trên đều chưa giải quyết được là việc đào tạo và suy luận các mô hình lớn trong môi trường phi tập trung. Hiện tại, không thể huấn luyện một mô hình cơ sở trong thời gian hợp lý nếu không dựa vào cụm phần cứng được kết nối chặt chẽ. Với mức độ cạnh tranh thì “thời gian hợp lý” là yếu tố then chốt.
Gần đây đã có một số kết quả nghiên cứu đầy hứa hẹn. Về lý thuyết, các phương pháp như "Luồng dữ liệu vi phân" có thể được mở rộng sang các mạng máy tính phân tán trong tương lai để tăng công suất của chúng (khi khả năng của mạng bắt kịp với dữ liệu). yêu cầu về dòng chảy). Tuy nhiên, đào tạo mô hình cạnh tranh vẫn yêu cầu giao tiếp cục bộ giữa các cụm thay vì một thiết bị phân tán duy nhất và điện toán tiên tiến (nơi mà GPU bán lẻ ngày càng kém cạnh tranh hơn).
Nghiên cứu về suy luận cục bộ bằng cách giảm kích thước mô hình (một trong hai cách tiếp cận phân cấp) cũng đã đạt được tiến bộ gần đây, nhưng hiện chưa có giao thức nào tận dụng nó trong Web3.
Câu hỏi về đào tạo phi tập trung và suy luận một cách hợp lý đưa chúng ta đến phe cuối cùng trong ba phe, và cho đến nay là phe quan trọng nhất và do đó gây ra cảm xúc mạnh nhất đối với chúng tôi.
Giả mạo:
Các ứng dụng cơ sở hạ tầng chủ yếu tập trung trong lĩnh vực máy chủ phân tán, cung cấp phần cứng trần hoặc môi trường đào tạo/lưu trữ mô hình phân tán. Ngoài ra còn có các dự án cơ sở hạ tầng phần mềm đang thúc đẩy các giao thức như học tập liên kết (đào tạo mô hình phi tập trung) hoặc các dự án kết hợp các thành phần phần mềm và phần cứng vào một nền tảng mà về cơ bản người ta có thể đào tạo và triển khai chúng theo mô hình phi tập trung từ đầu đến cuối. Hầu hết trong số họ thiếu sự tinh tế cần thiết để thực sự giải quyết vấn đề đã nêu và ý tưởng ngây thơ về “khuyến khích mã thông báo + hỗ trợ thị trường” chiếm ưu thế ở đây. Không có giải pháp nào chúng tôi thấy ở thị trường công và tư nhân cho phép cạnh tranh có ý nghĩa ở đây và bây giờ. Một số giải pháp có thể phát triển thành các sản phẩm khả thi (nhưng thích hợp), nhưng những gì chúng ta cần bây giờ là những giải pháp mới, có tính cạnh tranh. Và điều này chỉ có thể đạt được thông qua các thiết kế sáng tạo nhằm giải quyết các tắc nghẽn trong tính toán phân tán. Trong đào tạo, không chỉ tốc độ là một vấn đề lớn mà còn cả khả năng xác minh của công việc đã hoàn thành và sự phối hợp của khối lượng công việc đào tạo, điều này càng làm tăng thêm tình trạng tắc nghẽn băng thông.
Chúng ta cần một tập hợp các mô hình cơ bản phi tập trung thực sự có tính cạnh tranh, đòi hỏi phải đào tạo và suy luận phi tập trung để hoạt động. Việc mất đi trí tuệ nhân tạo có thể phủ nhận hoàn toàn mọi thứ mà “máy tính thế giới phi tập trung” đã đạt được kể từ khi Ethereum ra đời. Nếu máy tính trở thành trí tuệ nhân tạo và trí tuệ nhân tạo được tập trung hóa thì sẽ không có khả năng tồn tại một chiếc máy tính thế giới ngoài một phiên bản đen tối nào đó.
Đào tạo và suy luận là cốt lõi của đổi mới trí tuệ nhân tạo. Trong khi phần còn lại của thế giới AI đang hướng tới những kiến trúc chặt chẽ hơn thì Web3 cần một số giải pháp trực giao để cạnh tranh vì cạnh tranh trực diện ngày càng trở nên ít khả thi hơn.
Quy mô của vấn đề
Tất cả đều liên quan đến điện toán. Bạn càng đầu tư vào đào tạo và suy luận thì kết quả càng tốt. Có, có thể có một số điều chỉnh và tối ưu hóa ở chỗ này chỗ kia và bản thân các phép tính không đồng nhất. Có đủ loại cách mới để khắc phục những hạn chế của các đơn vị xử lý kiến trúc von Neumann truyền thống, nhưng tất cả vẫn phụ thuộc vào số lượng phép nhân ma trận mà bạn có thể thực hiện trên khối bộ nhớ lớn đến mức nào và tốc độ như thế nào.
Đó là lý do tại sao chúng ta thấy sự xây dựng mạnh mẽ của cái gọi là "siêu quy mô" trong các trung tâm dữ liệu. Tất cả họ đều đang tìm cách tạo ra một hệ thống đầy đủ với các mô hình AI ở trên cùng và cung cấp sức mạnh cho chúng ở phía dưới Được hỗ trợ bởi phần cứng: OpenAI (mô hình) + Microsoft (điện toán), Anthropic (mô hình) + AWS (điện toán), Google (cả hai) và Meta (cả hai đều tăng cường gấp đôi việc xây dựng trung tâm dữ liệu của riêng họ) ). Còn nhiều sắc thái, động lực tương tác và các bên liên quan nữa, nhưng chúng tôi sẽ không liệt kê tất cả. Nói chung, các công ty siêu quy mô đang đầu tư hàng tỷ đô la vào các trung tâm dữ liệu hơn bao giờ hết và tạo ra sự phối hợp giữa các dịch vụ điện toán và AI của họ, dự kiến sẽ tăng trưởng khi AI trở nên phổ biến hơn trong nền kinh tế toàn cầu.
Chúng ta hãy cùng xem chỉ riêng mức độ xây dựng dự kiến của 4 công ty này trong năm nay:
Jensen Huang, Giám đốc điều hành của NVIDIA, từng đề xuất rằng trong vài năm tới, ông sẽ Tổng cộng 1 nghìn tỷ USD đã được đầu tư vào việc tăng tốc AI. Gần đây, ông đã tăng gấp đôi dự báo đó lên 20.000 USD, với lý do ông nhận thấy sự quan tâm từ các đồng tiền chính phủ.
Các nhà phân tích của máy đo độ cao dự đoán chi tiêu cho trung tâm dữ liệu liên quan đến AI toàn cầu sẽ đạt 160 tỷ USD vào năm 2024 và hơn 200 tỷ USD vào năm 2025.
Bây giờ, hãy so sánh những con số này với các ưu đãi mà Web3 mang lại cho các nhà khai thác trung tâm dữ liệu độc lập để mở rộng chi tiêu vốn cho phần cứng AI mới nhất:
Hiện tại, tất cả Tổng vốn hóa thị trường của cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung ( Các dự án DePIn) hiện có giá trị khoảng 40 tỷ USD và chủ yếu bao gồm các token mang tính đầu cơ và có tính thanh khoản tương đối kém. Về cơ bản, vốn hóa thị trường của các mạng này bằng với ước tính giới hạn trên của tổng chi tiêu vốn của những người đóng góp vì họ sử dụng token để khuyến khích việc xây dựng này. Tuy nhiên, vốn hóa thị trường hiện tại ít được sử dụng vì nó đã được phát hành.
Vì vậy, hãy giả sử rằng trong 3-5 năm tới, 80 tỷ đô la khác (gấp đôi giá trị hiện tại) vốn token DePIn riêng tư và công cộng xuất hiện trên thị trường dưới dạng khuyến khích và người ta giả định rằng những token này sẽ 100% được sử dụng cho các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo. Ngay cả khi chúng tôi chia ước tính rất sơ bộ này cho 3 (năm) và so sánh giá trị đồng đô la của nó với giá trị tiền mặt của một công ty rất lớn chỉ đầu tư vào năm 2024, thì rõ ràng rằng việc áp dụng các ưu đãi mã thông báo cho một loạt dự án “Mạng GPU phi tập trung” là sai lầm. không đủ.
Ngoài ra, nhu cầu của nhà đầu tư sẽ cần hàng tỷ đô la để hấp thụ các mã thông báo này, vì các nhà điều hành của các mạng này bán số lượng lớn mã thông báo được khai thác để trang trải chi phí vốn và chi phí hoạt động đáng kể. Cũng cần thêm vốn để thúc đẩy sự gia tăng của các mã thông báo này và khuyến khích mở rộng quy mô vượt ra ngoài các công cụ siêu quy mô.
Tuy nhiên, một người có hiểu biết sâu sắc về cách các máy chủ Web3 hiện đang hoạt động có thể cho rằng phần lớn "cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung" thực sự đang chạy trên các dịch vụ đám mây của các công ty siêu quy mô này. Tất nhiên, nhu cầu về GPU và phần cứng dành riêng cho AI khác ngày càng tăng đang thúc đẩy nguồn cung nhiều hơn, điều này cuối cùng sẽ khiến việc thuê hoặc mua đám mây trở nên rẻ hơn. Ít nhất đó là những gì mọi người mong đợi.
Nhưng cũng hãy cân nhắc điều này: Giờ đây Nvidia cần ưu tiên nhu cầu của khách hàng đối với thế hệ GPU mới nhất của mình. Nvidia cũng đang bắt đầu cạnh tranh với các nhà cung cấp điện toán đám mây lớn nhất trên sân của mình - cung cấp dịch vụ nền tảng trí tuệ nhân tạo cho các khách hàng doanh nghiệp đã sử dụng các siêu máy tính này. Điều này cuối cùng sẽ thúc đẩy họ xây dựng các trung tâm dữ liệu của riêng mình theo thời gian (về cơ bản là ăn vào lợi nhuận béo bở mà họ hiện đang được hưởng, rất khó xảy ra) hoặc hạn chế đáng kể việc bán phần cứng AI cho các nhà cung cấp đám mây mạng đối tác trong phạm vi.
Ngoài ra, các đối thủ cạnh tranh của Nvidia, vốn đang tung ra phần cứng bổ sung dành riêng cho trí tuệ nhân tạo, hầu hết đều sử dụng cùng loại chip do TSMC sản xuất như Nvidia. Do đó, về cơ bản tất cả các công ty phần cứng trí tuệ nhân tạo hiện đang cạnh tranh năng lực sản xuất của TSMC. TSMC cũng cần ưu tiên một số khách hàng nhất định. Samsung và Intel (đang cố gắng quay trở lại sản xuất chip tiên tiến càng sớm càng tốt, sản xuất chip cho phần cứng của riêng mình) có thể đáp ứng nhu cầu bổ sung, nhưng TSMC hiện đang sản xuất hầu hết AI- các chip liên quan và ít quan tâm đến việc sản xuất chip tiên tiến (3 và 2 nm) và việc hiệu chỉnh sẽ mất nhiều năm.
Cuối cùng, do các hạn chế của Mỹ đối với NVIDIA và TSMC, Trung Quốc về cơ bản bị chặn tiếp cận thế hệ phần cứng trí tuệ nhân tạo mới nhất. Không giống như Web3, các công ty Trung Quốc thực sự có các mô hình cạnh tranh của riêng họ, đặc biệt là LLM từ Baidu và Alibaba, đòi hỏi số lượng lớn thiết bị thế hệ trước để chạy.
Do một trong những lý do trên hoặc sự kết hợp của nhiều yếu tố, khi cuộc chiến giành ưu thế về AI ngày càng gay gắt và được ưu tiên hơn so với hoạt động kinh doanh trên nền tảng đám mây, các doanh nghiệp siêu quy mô sẽ hạn chế quyền truy cập từ bên ngoài vào phần cứng AI của họ. tình huống rủi ro vật chất bất thường. Về cơ bản, đó là trường hợp họ sử dụng toàn bộ dung lượng đám mây liên quan đến AI cho riêng mình và không cung cấp cho bất kỳ ai khác, đồng thời ngấu nghiến tất cả phần cứng mới nhất. Điều này sẽ đặt ra nhu cầu cao hơn đối với nguồn cung cấp máy tính còn lại từ các công ty lớn khác, bao gồm cả các quốc gia có chủ quyền. Đồng thời, các GPU cấp độ người tiêu dùng còn lại đang ngày càng trở nên kém cạnh tranh.
Rõ ràng, đây chỉ là một trường hợp cực đoan, nhưng nếu tình trạng tắc nghẽn phần cứng vẫn tiếp diễn, những ông lớn sẽ bị cản trở bởi tiền thưởng quá mức. Điều này sẽ loại trừ các nhà khai thác phi tập trung như trung tâm dữ liệu thứ cấp và chủ sở hữu phần cứng cấp bán lẻ (những người chiếm phần lớn các nhà cung cấp Web3 DePIn) khỏi cạnh tranh.
Mặt kia của đồng xu
Trong khi những người sáng lập tiền điện tử vẫn đang ngủ say thì những gã khổng lồ AI đang rất chú ý đến tiền điện tử. Áp lực và cạnh tranh của chính phủ có thể thúc đẩy họ chấp nhận tiền điện tử để tránh bị đóng cửa hoặc bị quản lý chặt chẽ.
Một trong những gợi ý công khai đầu tiên là việc người sáng lập Stability AI từ chức gần đây để bắt đầu “phân cấp” công ty của mình. Những lần xuất hiện trước công chúng trước đây của anh ấy đã không che giấu kế hoạch tung ra token sau khi công ty niêm yết thành công, điều này phần nào tiết lộ động cơ thực sự đằng sau động thái được mong đợi.
Tương tự như vậy, mặc dù Sam Altman không tham gia vào hoạt động của Worldcoin, dự án tiền điện tử do ông đồng sáng lập, nhưng các token của nó chắc chắn được giao dịch như thể chúng là đại lý của OpenAI. Liệu có cách nào để kết nối các dự án mã thông báo Internet với các dự án R&D trí tuệ nhân tạo hay không thì chỉ có thời gian mới trả lời được, nhưng nhóm Worldcoin dường như cũng nhận thức được rằng thị trường đang thử nghiệm giả thuyết này.
Đối với chúng tôi, việc những gã khổng lồ AI khám phá các con đường phân cấp khác nhau là điều hợp lý. Vấn đề chúng ta thấy ở đây một lần nữa là Web3 không tạo ra được giải pháp có ý nghĩa. “Mã thông báo quản trị” hầu hết chỉ là một meme và hiện tại chỉ những mã thông báo tránh kết nối trực tiếp rõ ràng giữa chủ sở hữu tài sản với sự phát triển và vận hành mạng của họ, chẳng hạn như BTC và ETH, mới là mã thông báo phi tập trung thực sự.
Các cơ chế khuyến khích dẫn đến sự phát triển công nghệ chậm cũng ảnh hưởng đến sự phát triển của các thiết kế mạng mã hóa quản trị khác nhau. Nhóm khởi nghiệp chỉ gắn một “mã thông báo quản trị” vào sản phẩm của mình, hy vọng tìm ra con đường mới trong quá trình lấy đà, nhưng cuối cùng họ chỉ có thể tự mình đứng vững trong “sân khấu quản trị” xung quanh việc phân bổ nguồn lực.
Kết luận
Cuộc đua AI đang diễn ra và mọi người đang rất coi trọng nó. Chúng tôi không thể tìm thấy bất kỳ lỗ hổng nào trong suy nghĩ của những gã khổng lồ công nghệ về việc mở rộng sức mạnh tính toán - nhiều điện toán hơn có nghĩa là trí tuệ nhân tạo tốt hơn và trí tuệ nhân tạo tốt hơn có nghĩa là chi phí thấp hơn, doanh thu mới và thị phần mở rộng. Đối với chúng tôi, điều này có nghĩa là bong bóng là hợp lý, nhưng tất cả những kẻ làm hàng giả vẫn sẽ bị loại bỏ trong cuộc xáo trộn không thể tránh khỏi trong tương lai.
AI dành cho doanh nghiệp lớn tập trung đang thống trị lĩnh vực này, khiến các công ty khởi nghiệp khó theo kịp. Không gian Web3, mặc dù xuất hiện muộn nhưng đang tham gia vào cuộc cạnh tranh. Thị trường đang đánh giá quá cao các dự án AI tiền điện tử so với các công ty khởi nghiệp trong không gian Web2, khiến các nhà sáng lập chuyển trọng tâm từ phân phối sản phẩm sang thúc đẩy giá token vào thời điểm quan trọng đang nhanh chóng kết thúc. Cho đến nay, không có sự đổi mới nào có thể vượt qua được khả năng mở rộng quy mô của điện toán để cạnh tranh.
Hiện đang có một phong trào nguồn mở đáng tin cậy xung quanh các mô hình hướng tới người tiêu dùng và ban đầu chỉ có một số người chơi tập trung chọn cạnh tranh với các đối thủ nguồn đóng lớn hơn (chẳng hạn như Meta, Stability AI) để giành thị phần. Nhưng hiện tại, cộng đồng đang bắt kịp, gây áp lực lên các công ty AI hàng đầu. Những áp lực này sẽ tiếp tục tác động đến sự phát triển nguồn đóng của các sản phẩm AI, nhưng không đáng kể cho đến khi các sản phẩm nguồn mở bắt kịp. Đây là một cơ hội lớn khác trong không gian Web3, nhưng chỉ khi nó giải quyết được vấn đề suy luận và đào tạo mô hình phi tập trung.
Vì vậy, mặc dù nhìn bề ngoài, cơ hội cho một kẻ phá rối "cổ điển" vẫn tồn tại nhưng thực tế lại không như vậy. Trí tuệ nhân tạo có quan hệ mật thiết với điện toán. Nếu không có đổi mới đột phá trong 3-5 năm tới thì hiện trạng này không thể thay đổi. Đây là giai đoạn quan trọng để quyết định ai là người kiểm soát và chỉ đạo sự phát triển của trí tuệ nhân tạo.
Bản thân thị trường máy tính, mặc dù nhu cầu thúc đẩy nỗ lực từ phía cung, nhưng không thể có trăm bông hoa nở rộ vì sự cạnh tranh giữa các nhà sản xuất bị hạn chế bởi các yếu tố cấu trúc như sản xuất chip và tính kinh tế theo quy mô.
Chúng tôi vẫn lạc quan về sự khéo léo của con người và tin rằng ngoài kia có đủ những người thông minh và cao thượng có thể cố gắng xây dựng một hệ thống có lợi cho thế giới tự do thay vì các tập đoàn hoặc chính phủ từ trên xuống. câu đố trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, cơ hội này có vẻ rất mong manh và tốt nhất chỉ là tung đồng xu, nhưng những người sáng lập Web3 lại quá bận rộn với việc tung đồng xu để thu được lợi ích tài chính hơn là tạo ra tác động thực sự đến thế giới.