Những khó khăn trong phát triển Web3 AI và hướng đi tương lai

Với sự tiến hóa nhanh chóng của các mô hình đa phương thức, rào cản công nghệ AI Web2 đang ngày càng sâu sắc hơn. Từ căn chỉnh ngữ nghĩa đến hiểu biết thị giác, từ nhúng chiều cao đến tích hợp đặc trưng, các mô hình phức tạp đang tích hợp các phương thức biểu đạt khác nhau với tốc độ chưa từng có, xây dựng một ngọn đồi AI ngày càng khép kín. Trong khi đó, những nỗ lực AI Web3 trong lĩnh vực Crypto, đặc biệt là những khám phá gần đây về hướng Agent, lại gặp phải sự lệch hướng về phương hướng.

Web3 AI dựa trên thiết kế mô hình đa phương thức phẳng, dẫn đến việc ngữ nghĩa không thể hiệu quả đồng bộ, hiệu suất bị hạn chế nghiêm trọng. Trong không gian chiều thấp, cơ chế chú ý cũng không thể được thiết kế tinh vi và phát huy đầy đủ. Ngoài ra, cách ghép nối mô-đun rời rạc khiến việc kết hợp đặc trưng dừng lại ở giai đoạn ghép tĩnh nông cạn. Tất cả những vấn đề này cùng nhau gây ra khó khăn cho Web3 AI trong việc đạt được hiệu quả mong đợi trong ứng dụng thực tế.

Tuy nhiên, tương lai của Web3 AI không phải là một bức tranh u ám. Lợi thế cốt lõi của nó nằm ở sự phi tập trung, con đường tiến hóa thể hiện qua khả năng song song cao, kết nối thấp và tính tương thích của sức mạnh tính toán khác nhau. Điều này khiến Web3 AI có tiềm năng hơn trong các tình huống như điện toán biên, thích hợp cho cấu trúc nhẹ, dễ dàng song song và có thể khuyến khích các nhiệm vụ. Ví dụ như tinh chỉnh LoRA, nhiệm vụ hậu đào tạo căn chỉnh hành vi, đào tạo và gán nhãn dữ liệu crowdsourcing, đào tạo mô hình cơ sở nhỏ và đào tạo hợp tác thiết bị biên.

Để đạt được đột phá trong lĩnh vực AI, Web3 AI cần áp dụng chiến lược "vùng nông thôn bao vây thành phố".

1. Bắt đầu từ thị trường ngách, trước tiên đứng vững ở những thị trường nhỏ có sức mạnh yếu và ít cảnh quan đã được thiết lập, dần dần tích lũy tài nguyên và kinh nghiệm.

2. Kết hợp điểm và mặt, thúc đẩy theo hình tròn, liên tục cập nhật sản phẩm trong các kịch bản ứng dụng đủ nhỏ.

3. Giữ linh hoạt, có thể nhanh chóng điều chỉnh cho các tình huống khác nhau, di chuyển linh hoạt giữa các "nông thôn" để tiến gần nhất đến "thành phố" với tốc độ nhanh nhất.

4. Tránh phụ thuộc quá mức vào cơ sở hạ tầng hoặc xây dựng kiến trúc mạng lớn, giữ cho nhẹ nhàng và linh hoạt.

Trong tương lai, khi các rào cản của Web2 AI ngày càng sâu sắc, có thể sẽ xuất hiện những điểm đau và cơ hội mới. Web3 AI cần chuẩn bị đầy đủ trước khi điều này xảy ra, để có thể tham gia vào các tình huống thích hợp vào thời điểm thích hợp, từng bước đạt được những đột phá từ biên đến cốt lõi. Chỉ thông qua tích lũy lâu dài và định hướng chiến lược, Web3 AI mới có thể chiếm lĩnh một vị trí trong hệ sinh thái AI tương lai.