Baru-baru ini, harga saham Nvidia mencapai rekor tertinggi baru di pasar, mencerminkan kemajuan teknologi model AI multimodal yang semakin memperdalam penghalang AI Web2. Dari penyelarasan semantik hingga pemahaman visual, dari嵌入 dimensi tinggi hingga penggabungan fitur, model kompleks sedang mengintegrasikan berbagai cara ekspresi modal, membangun sebuah wilayah AI yang semakin tertutup.
Dibandingkan dengan itu, upaya terbaru Web3 AI, terutama eksplorasi di arah Agent, memiliki masalah arah tertentu. Mencoba merakit sistem modular multimodal bergaya Web2 dengan struktur terdesentralisasi, sebenarnya ada ketidakcocokan dalam teknologi dan pemikiran. Di era di mana kekuatan komputasi sangat terkonsentrasi, dengan kekuatan penggabungan modul yang kuat dan distribusi fitur yang tidak stabil, modularitas multimodal di Web3 sulit untuk bertahan.
Pengembangan masa depan Web3 AI mungkin memerlukan pendekatan yang berbeda. Dari penyelarasan semantik di ruang dimensi tinggi, hingga pemrosesan informasi dalam mekanisme perhatian, serta penyelarasan fitur di bawah komputasi heterogen, Web3 AI mungkin perlu mengambil strategi yang berbeda untuk menghadapi tantangan.
Dilema Teknologi yang Dihadapi Web3 AI
Web3 AI menghadapi kesulitan dalam mewujudkan ruang embedding berdimensi tinggi. Embedding berdimensi tinggi tradisional mengharuskan setiap subsistem untuk saling menyelaraskan dalam representasi data dan proses pengambilan keputusan, serta saling melengkapi. Namun, sebagian besar Web3 Agent hanya mengemas API yang sudah ada menjadi modul independen, kurangnya ruang embedding pusat yang seragam dan mekanisme perhatian lintas modul, mengakibatkan informasi tidak dapat berinteraksi secara multiaspek dan multilapis antar modul, hanya dapat melalui jalur linier, menunjukkan fungsi tunggal, dan tidak dapat membentuk optimasi umpan balik keseluruhan.
Dalam desain mekanisme perhatian, Web3 AI juga menghadapi tantangan. Mekanisme perhatian memerlukan ruang Query-Key-Value yang terintegrasi, semua fitur input harus dipetakan ke dalam ruang vektor berdimensi tinggi yang sama. Namun, API yang independen mengembalikan data dalam format dan distribusi yang berbeda, tanpa lapisan embedding yang terintegrasi, sehingga sulit untuk membentuk Q/K/V yang dapat berinteraksi. Selain itu, dalam mode API, setiap modul hanya dapat melihat konteks independen, kekurangan konteks pusat yang dibagikan secara real-time, sehingga tidak dapat mencapai keterkaitan dan fokus global antar modul.
Dalam hal penggabungan fitur, Web3 AI saat ini terutama berada pada tahap penggabungan yang sederhana. Web2 AI cenderung melakukan pelatihan gabungan end-to-end, memproses fitur multimodal secara bersamaan dalam ruang dimensi tinggi yang sama, dan mengoptimalkan secara kolaboratif dengan lapisan perhatian dan lapisan penggabungan ke lapisan tugas hilir. Sementara itu, Web3 AI lebih banyak menggunakan penggabungan modul diskrit, kurang memiliki tujuan pelatihan yang seragam dan aliran gradien antar modul, sehingga sulit untuk menangkap hubungan antar modal yang dalam dan kompleks.
Potensi Arah Perkembangan Web3 AI
Meskipun menghadapi tantangan, Web3 AI masih memiliki potensi ruang untuk berkembang. Keunggulan inti terletak pada desentralisasi, dengan jalur evolusinya yang tercermin dalam paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan kompatibilitas kekuatan komputasi heterogen. Hal ini membuat Web3 AI mungkin lebih unggul dalam beberapa skenario, misalnya:
Edge Computing: Cocok untuk struktur ringan, tugas yang mudah diparalelkan dan dapat diinsentifkan
Penyesuaian LoRA: penyempurnaan model berskala kecil dengan kebutuhan sumber daya rendah
Tugas pasca pelatihan yang selaras dengan perilaku: Mengumpulkan data yang beragam menggunakan jaringan terdesentralisasi
Pelatihan dan Penandaan Data Crowdsourcing: Mekanisme insentif membantu meningkatkan partisipasi
Pelatihan model dasar kecil: Cocok untuk lingkungan komputasi terdistribusi
Pelatihan kolaboratif perangkat tepi: memanfaatkan sumber daya komputasi yang terdistribusi secara maksimal
Arsitektur produk untuk skenario ini relatif ringan, peta jalan dapat diiterasi dengan fleksibel, lebih sesuai dengan karakteristik Web3 AI.
Saran Strategi Pengembangan
Untuk proyek Web3 AI, dapat mempertimbangkan strategi berikut:
Memasuki dari Pinggiran: Mulai dari pasar kecil atau skenario kecil dengan kekuatan yang lemah dan sedikit akar pasar, secara bertahap mengumpulkan sumber daya dan pengalaman.
Kombinasi titik dan bidang, kemajuan melingkar: terus-menerus memperbarui produk dalam skenario aplikasi yang cukup kecil.
Jaga Fleksibilitas: Potensi hambatan Web2 AI sedang berubah secara dinamis, protokol AI Web3 perlu memiliki fleksibilitas yang cukup untuk dapat menyesuaikan dengan cepat terhadap berbagai skenario.
Hindari ketergantungan yang berlebihan pada infrastruktur: Struktur jaringan yang terlalu besar dapat mempengaruhi adaptabilitas, harus tetap ringan.
Perhatikan potensi titik sakit: Perhatikan dengan cermat titik sakit yang mungkin muncul selama pengembangan Web2 AI, untuk mempersiapkan diri untuk masuk di masa depan.
Penempatan yang berbeda: Memanfaatkan desentralisasi, mekanisme insentif, dan fitur Web3 lainnya untuk membangun keunggulan kompetitif di bidang segmen yang tepat.
Secara keseluruhan, jalur pengembangan Web3 AI masih perlu dieksplorasi. Di tengah kemajuan cepat Web2 AI, proyek Web3 AI seharusnya lebih fokus pada keunggulan unik mereka, mulai dari skenario pinggiran, secara bertahap mengumpulkan kekuatan, dan mempersiapkan diri untuk peluang yang mungkin muncul di masa depan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Analisis Prospek Pengembangan Web3 AI: Dari Kendala Teknologi ke Keunggulan Potensial
Prospek dan Tantangan Pengembangan Web3 AI
Baru-baru ini, harga saham Nvidia mencapai rekor tertinggi baru di pasar, mencerminkan kemajuan teknologi model AI multimodal yang semakin memperdalam penghalang AI Web2. Dari penyelarasan semantik hingga pemahaman visual, dari嵌入 dimensi tinggi hingga penggabungan fitur, model kompleks sedang mengintegrasikan berbagai cara ekspresi modal, membangun sebuah wilayah AI yang semakin tertutup.
Dibandingkan dengan itu, upaya terbaru Web3 AI, terutama eksplorasi di arah Agent, memiliki masalah arah tertentu. Mencoba merakit sistem modular multimodal bergaya Web2 dengan struktur terdesentralisasi, sebenarnya ada ketidakcocokan dalam teknologi dan pemikiran. Di era di mana kekuatan komputasi sangat terkonsentrasi, dengan kekuatan penggabungan modul yang kuat dan distribusi fitur yang tidak stabil, modularitas multimodal di Web3 sulit untuk bertahan.
Pengembangan masa depan Web3 AI mungkin memerlukan pendekatan yang berbeda. Dari penyelarasan semantik di ruang dimensi tinggi, hingga pemrosesan informasi dalam mekanisme perhatian, serta penyelarasan fitur di bawah komputasi heterogen, Web3 AI mungkin perlu mengambil strategi yang berbeda untuk menghadapi tantangan.
Dilema Teknologi yang Dihadapi Web3 AI
Web3 AI menghadapi kesulitan dalam mewujudkan ruang embedding berdimensi tinggi. Embedding berdimensi tinggi tradisional mengharuskan setiap subsistem untuk saling menyelaraskan dalam representasi data dan proses pengambilan keputusan, serta saling melengkapi. Namun, sebagian besar Web3 Agent hanya mengemas API yang sudah ada menjadi modul independen, kurangnya ruang embedding pusat yang seragam dan mekanisme perhatian lintas modul, mengakibatkan informasi tidak dapat berinteraksi secara multiaspek dan multilapis antar modul, hanya dapat melalui jalur linier, menunjukkan fungsi tunggal, dan tidak dapat membentuk optimasi umpan balik keseluruhan.
Dalam desain mekanisme perhatian, Web3 AI juga menghadapi tantangan. Mekanisme perhatian memerlukan ruang Query-Key-Value yang terintegrasi, semua fitur input harus dipetakan ke dalam ruang vektor berdimensi tinggi yang sama. Namun, API yang independen mengembalikan data dalam format dan distribusi yang berbeda, tanpa lapisan embedding yang terintegrasi, sehingga sulit untuk membentuk Q/K/V yang dapat berinteraksi. Selain itu, dalam mode API, setiap modul hanya dapat melihat konteks independen, kekurangan konteks pusat yang dibagikan secara real-time, sehingga tidak dapat mencapai keterkaitan dan fokus global antar modul.
Dalam hal penggabungan fitur, Web3 AI saat ini terutama berada pada tahap penggabungan yang sederhana. Web2 AI cenderung melakukan pelatihan gabungan end-to-end, memproses fitur multimodal secara bersamaan dalam ruang dimensi tinggi yang sama, dan mengoptimalkan secara kolaboratif dengan lapisan perhatian dan lapisan penggabungan ke lapisan tugas hilir. Sementara itu, Web3 AI lebih banyak menggunakan penggabungan modul diskrit, kurang memiliki tujuan pelatihan yang seragam dan aliran gradien antar modul, sehingga sulit untuk menangkap hubungan antar modal yang dalam dan kompleks.
Potensi Arah Perkembangan Web3 AI
Meskipun menghadapi tantangan, Web3 AI masih memiliki potensi ruang untuk berkembang. Keunggulan inti terletak pada desentralisasi, dengan jalur evolusinya yang tercermin dalam paralelisme tinggi, keterkaitan rendah, dan kompatibilitas kekuatan komputasi heterogen. Hal ini membuat Web3 AI mungkin lebih unggul dalam beberapa skenario, misalnya:
Arsitektur produk untuk skenario ini relatif ringan, peta jalan dapat diiterasi dengan fleksibel, lebih sesuai dengan karakteristik Web3 AI.
Saran Strategi Pengembangan
Untuk proyek Web3 AI, dapat mempertimbangkan strategi berikut:
Memasuki dari Pinggiran: Mulai dari pasar kecil atau skenario kecil dengan kekuatan yang lemah dan sedikit akar pasar, secara bertahap mengumpulkan sumber daya dan pengalaman.
Kombinasi titik dan bidang, kemajuan melingkar: terus-menerus memperbarui produk dalam skenario aplikasi yang cukup kecil.
Jaga Fleksibilitas: Potensi hambatan Web2 AI sedang berubah secara dinamis, protokol AI Web3 perlu memiliki fleksibilitas yang cukup untuk dapat menyesuaikan dengan cepat terhadap berbagai skenario.
Hindari ketergantungan yang berlebihan pada infrastruktur: Struktur jaringan yang terlalu besar dapat mempengaruhi adaptabilitas, harus tetap ringan.
Perhatikan potensi titik sakit: Perhatikan dengan cermat titik sakit yang mungkin muncul selama pengembangan Web2 AI, untuk mempersiapkan diri untuk masuk di masa depan.
Penempatan yang berbeda: Memanfaatkan desentralisasi, mekanisme insentif, dan fitur Web3 lainnya untuk membangun keunggulan kompetitif di bidang segmen yang tepat.
Secara keseluruhan, jalur pengembangan Web3 AI masih perlu dieksplorasi. Di tengah kemajuan cepat Web2 AI, proyek Web3 AI seharusnya lebih fokus pada keunggulan unik mereka, mulai dari skenario pinggiran, secara bertahap mengumpulkan kekuatan, dan mempersiapkan diri untuk peluang yang mungkin muncul di masa depan.