التحديات المستقبلية واتجاهات تطوير Web3 AI

مع التطور السريع للنماذج متعددة الوسائط، تتعمق الحواجز التكنولوجية في Web2 AI باستمرار. من المحاذاة الدلالية إلى الفهم البصري، ومن الإدماج عالي الأبعاد إلى دمج الميزات، تقوم النماذج المعقدة بدمج طرق التعبير المختلفة بسرعة غير مسبوقة، مما يبني مرتفعات AI مغلقة بشكل متزايد. في الوقت نفسه، تواجه محاولات Web3 AI في مجال Crypto، خاصة الاستكشافات الأخيرة في اتجاه الوكلاء، انحرافات في الاتجاه.

تصميم Web3 AI يعتمد على نموذج متعدد الوسائط مسطح، مما يؤدي إلى عدم توافق فعال في المعاني، مما يحد بشكل كبير من الأداء. في الفضاء ذي الأبعاد المنخفضة، لا يمكن أيضًا تصميم آلية الانتباه بشكل دقيق واستغلالها بشكل كامل. بالإضافة إلى ذلك، فإن طريقة التجميع المعيارية المنفصلة تجعل دمج الميزات يظل في مرحلة التجميع الساكن السطحي. تسبب هذه المشاكل مجتمعة في صعوبة تحقيق Web3 AI للتوقعات المرجوة في التطبيقات العملية.

ومع ذلك، فإن مستقبل Web3 AI ليس قاتماً. تكمن ميزته الأساسية في اللامركزية، ويتجلى مسار التطور في التوازي العالي، والترابط المنخفض، وتوافق القدرة الحاسوبية المتنوعة. وهذا يمنح Web3 AI إمكانيات أكبر في سيناريوهات مثل الحوسبة على حافة الشبكة، مما يجعله مناسبًا للبنى الخفيفة، والمهام السهلة المواكبة، والقابلة للتحفيز. على سبيل المثال، ضبط LoRA الدقيق، والمهام بعد التدريب للمواءمة السلوكية، وتدريب البيانات المجمعة والتسمية، وتدريب النماذج الأساسية الصغيرة، وكذلك التدريب التعاوني للأجهزة الطرفية.

لتحقيق اختراق في مجال الذكاء الاصطناعي، يحتاج Web3 AI إلى اعتماد استراتيجية تكتيكية "حزام ريفي يحيط بالمدينة":

1. الدخول من الهوامش، أولاً في الأسواق الصغيرة التي تعاني من ضعف القوة وقلة المشاهد الجذرية، والثبات فيها، ثم التراكم التدريجي للموارد والخبرات.

2. الجمع بين النقاط والمساحات، والدفع الدائري، مع التحديث المستمر للمنتج في مشاهد الاستخدام الصغيرة بما يكفي.

3. الحفاظ على المرونة والقدرة على التكيف، والقدرة على التعديل السريع في مختلف السيناريوهات، والتنقل بمرونة بين "القرى"، والتوجه بأسرع ما يمكن نحو "المدينة" المستهدفة.

4. تجنب الاعتماد المفرط على البنية التحتية أو بناء هياكل شبكية ضخمة، والحفاظ على الخفة والمرونة.

في المستقبل، مع تعميق الحواجز بين الذكاء الاصطناعي في ويب 2، قد تظهر نقاط ألم وفرص جديدة. يحتاج الذكاء الاصطناعي في ويب 3 إلى الاستعداد جيدًا قبل ذلك، وقطع الطريق في الوقت المناسب في المشاهد المناسبة، لتحقيق اختراق تدريجي من الهامش إلى الجوهر. فقط من خلال التراكم الطويل الأمد والتخطيط الاستراتيجي، يمكن للذكاء الاصطناعي في ويب 3 أن يحتل مكانًا في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي في المستقبل.