TLDR

Đây không phải là một bài viết lạc quan nữa về “AI + Web3” từ các nhà đầu tư VC. Chúng tôi lạc quan về việc kết hợp cả hai công nghệ, nhưng bản văn dưới đây là một lời kêu gọi. Nếu không, sự lạc quan sẽ không được chứng minh.

Tại sao? Bởi vì phát triển và vận hành các mô hình trí tuệ nhân tạo tốt nhất đòi hỏi các chi phí vốn đầu tư đáng kể vào phần cứng tiên tiến nhất và thường là khó có được cũng như nghiên cứu và phát triển cụ thể cho từng lĩnh vực. Đặt cơ cấu khích lệ tiền điện tử để tập trung nguồn lực từ cộng đồng cho các dự án Trí tuệ Nhân tạo Web3, như hầu hết các dự án hiện tại đang làm, không đủ để cân bằng với hàng chục tỷ đô la được đổ vào bởi các tập đoàn lớn kiểm soát việc phát triển trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ. Với các 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 đầu ngành không có tài nguyên để phá vỡ.

Phần mềm đang “ăn thế giới” nhanh hơn và nhanh hơn, sớm sẽ bắt đầu tăng mạnh với sự gia tốc của trí tuệ nhân tạo. Và tất cả điều này, với tình hình hiện tại, đang thuộc về các công ty công nghệ lớn - trong khi người dùng cuối, bao gồm cả chính phủ và doanh nghiệp lớn, chưa kể người tiêu dùng, trở nên phụ thuộc hơn vào sức mạnh của họ.

Incentive Misalignment

Tất cả những điều này không thể diễn ra trong một thời gian không phù hợp hơn - với 90% người tham gia web phi tập trung bận rộn theo đuổi con ngỗng vàng của lợi nhuận fiat dễ dàng của phát triển theo hướng tường thuật. Vâng, các nhà phát triển đang theo dõi các nhà đầu tư trong ngành của chúng tôi chứ không phải ngược lại. Nó thay đổi từ sự thừa nhận cởi mở đến động lực tiềm thức, tinh tế hơn, nhưng các câu chuyện và thị trường hình thành xung quanh chúng thúc đẩy rất nhiều việc ra quyết định trong Web3. Những người tham gia quá chìm trong một bong bóng phản xạ cổ điển để chú ý đến thế giới bên ngoài, ngoại trừ những câu chuyện giúp thúc đẩy chu kỳ này hơn nữa. Và AI rõ ràng là lớn nhất, vì nó cũng đang trải qua một sự bùng nổ của riêng mình.

Chúng tôi đã nói chuyện với hàng chục nhóm ở giao điểm AI x Crypto và có thể xác nhận rằng nhiều nhóm trong số họ rất có khả năng, hướng nhiệm và đam mê xây dựng. Nhưng bản chất con người khi đối mặt với cám dỗ thì thường dễ chịu và sau đó mới lý giải những lựa chọn đó.

Con đường dễ dàng đến tính thanh khoản đã là lời nguyền lịch sử của ngành công nghiệp tiền điện tử - gây ra sự chậm trễ trong quá trình phát triển và việc áp dụng hữu ích trong nhiều năm tại thời điểm này. Nó làm chệch hướng ngay cả những tín đồ tiền điện tử trung thành nhất đến việc “đẩy giá token”. Sự hợp lý hóa là với nhiều vốn có sẵn dưới dạng token, những người xây dựng có thể có cơ hội tốt hơn.

Độ phức tạp tương đối thấp của cả vốn lớn và vốn bán lẻ tạo cơ hội cho những người xây dựng đưa ra những khẳng định tách biệt từ hiện thực trong khi vẫn hưởng lợi từ định giá như thể những khẳng định đó đã trở thành sự thật. Kết quả của những quy trình này là một nguy cơ đạo đức và phá hủy vốn thực sự, với rất ít chiến lược như vậy thành công trong dài hạn. Sự cần thiết là mẹ của tất cả các phát minh và khi nó mất, các phát minh cũng biến mất.

Nó không thể xảy ra vào thời điểm tồi tệ hơn. Trong khi tất cả các doanh nhân công nghệ thông minh nhất, các nhà hoạt động nhà nước và doanh nghiệp, lớn và nhỏ, đang đua nhau để đảm bảo phần lợi ích của họ đến từ cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo, các nhà sáng lập và nhà đầu tư tiền điện tử đang chọn lựa “quick 10x”. Thay vì một cuộc đời của 1000 lần, đó là chi phí cơ hội thực sự ở đây, theo quan điểm của chúng tôi.

một Tóm tắt Sơ bộ về Cảnh quan Web3 AI

Với những động cơ được đề cập ở trên, thực tế, phân loại dự án Web3 AI dường như quay về:

• Hợp pháp (cũng được chia thành hiện thực và lý tưởng)
• Bán chính thức, và
• Fakers

Cơ bản, chúng tôi nghĩ rằng các nhà xây dựng biết chính xác điều gì cần thiết để cạnh tranh với đối thủ Web2 của họ và những lĩnh vực mà thực sự có thể cạnh tranh và nơi nào là mơ ước, nhưng vẫn có thể thu hút các nhà đầu tư mạo hiểm và công chúng không chuyên.

Mục tiêu là có khả năng cạnh tranh ở đây và ngay bây giờ. Nếu không, tốc độ phát triển của AI có thể khiến Web3 bị bỏ lại phía sau trong khi thế giới nhảy sang Web4 dystopian của AI doanh nghiệp ở phía Tây chống lại AI Nhà nước của Trung Quốc. Những người không thể cạnh tranh đủ sớm và phải dựa vào công nghệ phân phối để đuổi kịp trong một tầm nhìn dài hơn là quá lạc quan để được coi là nghiêm túc.

Rõ ràng, đây chỉ là một sự tổng quát rất gồ ghề và ngay cả nhóm giả mạo cũng chứa ít nhất là một số đội ngũ nghiêm túc (và có thể còn nhiều người mơ mộng mơ hồ). Nhưng văn bản này là một lời kêu gọi, vì vậy chúng tôi không có ý định trở nên khách quan, mà chỉ để kêu gọi đến sự cấp bách của độc giả[1].

Hợp lệ:

• Phần mềm trung gian cho việc “đưa trí tuệ nhân tạo vào chuỗi”. Các nhà sáng lập đứng sau những giải pháp như vậy, không nhiều, nhận ra rằng việc huấn luyện phân cấp hoặc suy luận của các mô hình mà người dùng thực sự muốn (công nghệ tiên tiến) là không khả thi nếu không phải là không thể thực hiện được vào lúc này. Vì vậy, việc tìm cách kết nối các mô hình tập trung tốt nhất với môi trường chuỗi để để nó hưởng lợi từ tự động hóa phức tạp là một bước đầu tiên đủ tốt đối với họ. Khu vực phần cứng an toàn của TEEs(“air-gapped” processors) có thể chứa điểm truy cập API, siêu dữ liệu hai mặt (để chỉ mục dữ liệu trên và ngoại chuỗi hai chiều) và cung cấp môi trường tính toán ngoại chuỗi có thể xác minh cho các đại lý, dường như là giải pháp tốt nhất hiện tại. Cũng có kiến trúc co-processor sử dụng zero-knowledge-proofs (ZKPs) cho việc chụp trạng thái thay đổi (thay vì xác minh toàn bộ tính toán) mà chúng tôi cũng thấy khả thi trong trung hạn.
  Cách tiếp cận lý tưởng hơn đối với cùng một vấn đề cố gắng xác minh suy luận ngoại chuỗi để đưa nó lên cùng mức với tính toán trên chuỗi theo giả định về sự tin cậy. Mục tiêu của điều này nên là để cho phép Trí tuệ Nhân tạo thực hiện các nhiệm vụ trên chuỗi và ngoại chuỗi như trong môi trường chạy cùng một cách hợp nhất, theo quan điểm của chúng tôi. Tuy nhiên, hầu hết các người ủng hộ xác minh suy luận nói về việc "tin tưởng vào trọng số mô hình" và các mục tiêu rắc rối khác cùng loại thực tế chỉ trở nên quan trọng trong những năm tới nếu có. Gần đây, các nhà sáng lập trong nhóm này đã bắt đầu khám phácác phương pháp thay thếđể xác minh, nhưng ban đầu mọi thứ đều dựa trên ZKP. Trong khi nhiều nhóm thông minh đang làm việc trên ZKML, như nó được gọi, họ đang đưa ra một rủi ro quá lớn khi dự đoán rằng các tối ưu hóa crypto vượt qua sự phức tạp và yêu cầu tính toán của các mô hình AI. Do đó, chúng tôi coi họ không phù hợp để cạnh tranh, ít nhất là vào lúc này. Tuy nhiên, @ModulusLabs/chapter-14-the-worlds-1st-on-chain-llm-7e389189f85e">some recent progress is interesting and shouldn’t be ignored.

Bán chính thức:

• Ứng dụng tiêu dùng sử dụng bọc xung quanh các mô hình nguồn mở và đóng (ví dụ: Stable Diffusion hoặc Midjourney cho việc tạo hình ảnh). Một số nhóm này là nhóm đầu tiên trên thị trường và có sự thu hút thực sự từ người dùng. Vì vậy, không công bằng khi gọi chúng là giả mạo một cách rộng rãi, nhưng chỉ có một số ít đang suy nghĩ sâu về cách phát triển mô hình cơ bản của họ theo cách phi tập trung và đổi mới trong thiết kế động cơ. Có một số vòng quay quản trị/sở hữu thú vị về thành phần token ở đây và đó. Nhưng phần lớn các dự án trong danh mục này chỉ đơn giản là đặt một token lên một bọc trung tâm ở trên ví dụ OpenAI API để có một định giá cao hơn hoặc tính thanh khoản nhanh hơn cho nhóm.

Điều mà không ai trong hai phe trên đề cập đến là đào tạo và suy luận cho các mô hình lớn trong các thiết lập phi tập trung. Ngay bây giờ không có cách nào để đào tạo một mô hình nền tảng trong thời gian hợp lý mà không dựa vào các cụm phần cứng được kết nối chặt chẽ. "Thời gian hợp lý" với mức độ cạnh tranh là yếu tố then chốt.

Một sốnghiên cứu hứa hẹnvề chủ đề vừa mới được đưa ra và, lý thuyết, các phương pháp như Differential Data Flowcó thể được mở rộng thành các mạng tính toán phân tán để tăng hiệu suất của chúng trong tương lai (khi khả năng mạng lưới bắt kịp với yêu cầu dòng dữ liệu). Nhưng việc huấn luyện mô hình cạnh tranh vẫn đòi hỏi sự giao tiếp giữa các cụm cục bộ, thay vì các thiết bị phân tán đơn lẻ, và các thiết bị tính toán hàng đầu (các GPU bán lẻ đang trở nên ngày càng không cạnh tranh).

Nghiên cứu về việc cục bộ hóa (một trong hai cách phân cấp) suy luận bằng cách thu nhỏ kích thước mô hình cũng đã được thực hiệnđã tiến triển gần đây, nhưng không có các giao thức hiện có trong Web3 tận dụng nó.

Vấn đề với việc đào tạo phân cấp và suy luận một cách logic đưa chúng ta đến trại cuối cùng trong ba trại và là trại quan trọng nhất và vì vậy gây ra cảm xúc mạnh mẽ cho chúng tôi ;-)

Fakers:

• Các ứng dụng cơ sở hạ tầng chủ yếu trong không gian máy chủ phi tập trung, cung cấp phần cứng xương trần hoặc cả môi trường đào tạo / lưu trữ mô hình phi tập trung. Ngoài ra còn có các dự án cơ sở hạ tầng phần mềm đang thúc đẩy các giao thức cho ví dụ như học tập liên kết (đào tạo mô hình phi tập trung) hoặc những dự án kết hợp cả thành phần phần mềm và phần cứng vào một nền tảng duy nhất, nơi người ta về cơ bản có thể đào tạo và triển khai mô hình phi tập trung của họ từ đầu đến cuối. Phần lớn trong số họ thiếu sự tinh tế cần thiết để thực sự giải quyết các vấn đề đã nêu và tư duy "khuyến khích mã thông báo + gió đuôi thị trường" ngây thơ chiếm ưu thế ở đây. Không có giải pháp nào mà chúng ta đã thấy cả ở thị trường công và tư nhân đến gần với sự cạnh tranh có ý nghĩa ở đây và bây giờ. Một số có thể phát triển thành các dịch vụ khả thi (nhưng thích hợp), nhưng chúng ta cần một cái gì đó mới mẻ và cạnh tranh ở đây và bây giờ. Và nó chỉ có thể xảy ra thông qua thiết kế sáng tạo giải quyết các tắc nghẽn điện toán phân tán. Trong đào tạo không chỉ tốc độ, mà cả khả năng xác minh công việc được thực hiện và phối hợp khối lượng công việc đào tạo là một vấn đề lớn, làm tăng thêm tắc nghẽn băng thông.

Chúng ta cần một bộ các mô hình cơ bản cạnh tranh và thực sự phi tập trung và chúng cần sự đào tạo và suy luận phi tập trung để hoạt động. Mất AI có thể hoàn toàn loại bỏ bất kỳ thành tựu nào mà “máy tính thế giới phi tập trung” đã đạt được kể từ khi Ethereum xuất hiện. Nếu máy tính trở thành AI và AI được tập trung, sẽ không còn máy tính thế giới nào để nói đến ngoại trừ một phiên bản của thế giới đồng bằng đen tối đó.

Đào tạo và suy luận là trái tim của sáng tạo trí tuệ nhân tạo. Khi phần còn lại của thế giới trí tuệ nhân tạo đang di chuyển theo hướng kiến trúc chặt chẽ hơn, Web3 cần một giải pháp vuông góc để cạnh tranh, vì cạnh tranh trực tiếp đang trở nên ít khả thi rất nhanh chóng.

Kích thước của Vấn Đề

Điều quan trọng là tính toán. Bạn càng đưa vào cả quá trình huấn luyện và suy luận, kết quả càng tốt. Có những điều chỉnh và tối ưu hóa ở đây và đó và tính toán chính nó không đồng nhất - hiện có một loạt các phương pháp mới để vượt qua các chướng ngại của kiến trúc truyền thống Von Neumann cho các đơn vị xử lý - nhưng vẫn quay về cách thực hiện bao nhiêu phép nhân ma trận bạn có thể thực hiện trên một phần bộ nhớ cỡ nào và nhanh chóng như thế nào.

Đó là lý do tại sao chúng ta đang chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ trên mặt trung tâm dữ liệu bởi những người gọi là 'Hyperscalers', tất cả đều đang cố gắng tạo ra một ngăn xếp đầy đủ với một trung tâm AI mạnh mẽ ở trên và phần cứng hỗ trợ nó ở dưới: OpenAI(model) + Microsoft(compute), Anthropic(model) + AWS(compute), Google (cả hai) và Meta (ngày càng cả hai thông qua việc tăng cường về việc xây dựng trung tâm dữ liệu của riêng mình). Có nhiều sắc thái hơn, động lực tương tác và các bên liên quan, nhưng chúng tôi sẽ bỏ qua. Bức tranh lớn là Hyperscalers đang đầu tư hàng tỷ đô la, như chưa bao giờ, vào việc xây dựng trung tâm dữ liệu và tạo ra các hiệu quả tăng cường giữa các dịch vụ tính toán và AI của họ, dự kiến sẽ đem lại lợi nhuận lớn khi AI lan rộng trên toàn cầu.

Hãy chỉ nhìn vào mức độ xây dựng dự kiến trong năm nay từ 4 công ty:

• Meta anticipates $30-37 tỷchi phí vốn vào năm 2024, có khả năng sẽ tập trung mạnh vào trung tâm dữ liệu.
• Microsoft đã chikhoảng 11.5 tỷ đô la vào năm 2023và được đồn đại rằng sẽ đầu tư thêm 40-50 tỷ đô la vào '24-'25! Điều này có thể được suy luận một phần thông qua việc thông báo về việc đầu tư vào trung tâm dữ liệu khổng lồ chỉ trong vài quốc gia duy nhất: $3.2bở UK, $3.5bnở Australia, $2.1 tỷỞ Tây Ban Nha, €3.2bntại Đức, $1bntrong tiểu bang Georgia và10 tỷ USDở Wisconsin, tương ứng. Và đó chỉ là một số trong những khoản đầu tư khu vực từ mạng lưới 300 trung tâm dữ liệu của họ trải dài trên 60+ khu vực. Cũng có cuộc trò chuyệnmột siêu máy tính cho OpenAI có thể làm Microsoft mất thêm 100 tỷ đô la!
• Amazon leadership mong đợivốn đầu tư của họ sẽ tăng đáng kể vào năm 2024 từ mức $48 tỷ họ đã chi trong năm 2023, chủ yếu do việc mở rộng cơ sở hạ tầng AWS cho AI.
• Google chi tiêu $11 tỷđể mở rộng máy chủ và trung tâm dữ liệu của mình trong Q4 của năm 2023 một mình. Họ thừa nhận rằng những đầu tư đó đã được thực hiện để đáp ứng nhu cầu AI dự kiến và đang kỳ vọng tỷ lệ và tổng kích thước chi phí cơ sở hạ tầng của họ sẽ tăng đáng kể vào năm 2024 do AI.

Và đây là số tiền đã được chi trên phần cứng AI của NVIDIA từ năm 2023:

Jensen Huang, CEO của NVIDIA, đã đề xuất tổng cộng 1 tỷ đô la sẽ được đổ vào tăng tốc AI trong vài năm tới. Một dự đoán mà ông vừa mớigấp đôiđến 2 tỷ USD, được cho là do sự quan tâm mà anh ấy chứng kiến từ các nhà chơi quốc gia. Các nhà phân tích tại Altimeter dự kiến ​​chi tiêu trên 160 tỷ USD và hơn 200 tỷ USD cho trung tâm dữ liệu liên quan đến trí tuệ nhân tạo trên toàn cầu vào '24 và '25 tương ứng.

Bây giờ để so sánh những con số này với những gì Web3 có để cung cấp cho các nhà điều hành trung tâm dữ liệu độc lập để khuyến khích họ mở rộng Chi phí vốn vào phần cứng trí tuệ nhân tạo mới nhất:

• Tổng vốn hóa thị trường của tất cả các dự án Cơ sở hạ tầng Vật lý Phi tập trung (DePIn) hiện đang ở mức khoảng 40 tỷ USD trong các token tương đối không dễ chuyển đổi và chủ yếu là cơ hội đầu cơ. Theo cách nói khác, vốn hóa thị trường của các mạng lưới này bằng với ước tính giới hạn trên của tổng Chi phí cố định của những người đóng góp, vì họ khuyến khích xây dựng này bằng các token. Tuy nhiên, vốn hóa thị trường hiện tại gần như không có ích lợi gì, vì nó đã được phát hành.
• Vậy, hãy giả sử rằng có thêm 80 tỷ đô la (gấp đôi giá trị hiện tại) của cả vốn DePIn từ tư nhân và công cộng đổ vào thị trường như là động viên trong vòng 3-5 năm tới và giả sử rằng toàn bộ số này đều được sử dụng cho các trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo.

Ngay cả khi chúng tôi lấy ước tính rất đơn giản này chia cho 3 (năm) và so sánh giá trị đô la của nó với số tiền mặt được chi bởi chỉ các Hyperscalers trong năm 2024 một mình, rõ ràng việc đặt cơ hội token lên một số dự án mạng GPU phi tập trung không đủ.

Cũng cần có hàng tỷ đô la nhu cầu đầu tư để hấp thụ những token này, vì các nhà điều hành của các mạng như vậy bán một phần lớn số tiền đào được để đối phó với chi phí đáng kể của Cap- và OpEX. Và thêm vài tỷ đô la nữa để đẩy mạnh những token này và khuyến khích sự phát triển trong việc xây dựng để vượt qua Hyperscalers.

Tuy nhiên, người nắm rõ cách mà hầu hết các máy chủ Web3 hiện tại đang hoạt động có thể mong đợi một phần lớn của "Cơ sở hạ tầng Vật lý Phi tập trung" thực tế sẽ chạy trên các dịch vụ đám mây của những Hyperscaler đó. Và tất nhiên, sự tăng mạnh về nhu cầu về GPU và các thiết bị chuyên biệt về trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy thêm nguồn cung, điều này cuối cùng sẽ làm cho việc thuê hoặc mua đám mây trở nên rẻ hơn nhiều. Ít nhất là điều đó là kỳ vọng.

Nhưng hãy cân nhắc điều này: hiện tại NVIDIA cần ưu tiên khách hàng cho các GPU thế hệ mới nhất của mình. Nó cũng bắt đầu cạnh tranhvới những nhà cung cấp đám mây lớn nhất trên lãnh thổ của họ - cung cấp dịch vụ nền tảng AI cho các khách hàng doanh nghiệp đã bị kẹt trong những Hyperscalers đó. Điều này cuối cùng khích lệ nó xây dựng các trung tâm dữ liệu riêng theo thời gian (về cơ bản là ăn vào lợi nhuận mập mạp mà họ đang thưởng thức ngay bây giờ, do đó ít có khả năng) hoặc hạn chế đáng kể việc bán phần cứng AI của họ chỉ cho các nhà cung cấp dịch vụ đám mây trong mạng lưới đối tác của họ.

Ngoài ra, các đối thủ cạnh tranh của NVIDIA đang tung ra thêm phần cứng chuyên dụng cho trí tuệ nhân tạo chủ yếu đều sử dụng cùng các vi mạch như NVIDIA,sản xuất bởi TSMC.Vì vậy, về cơ bản tất cả các công ty phần cứng AI hiện nay đềucạnh tranh năng lực của TSMC.TSMC cũng cần ưu tiên một số khách hàng hơn những người khác. Samsung và có thể là Intel (đã cố gắng tái nhập vào việc sản xuất chip tiên tiến cho phần cứng của riêng mình sớm) có thể hấp thụ được nhu cầu thêm, nhưng TSMC đang sản xuất phần lớn chip liên quan đến trí tuệ nhân tạo vào thời điểm này và việc mở rộng và điều chỉnh sản xuất chip tiên tiến (3 và 2 nano mét) mất nhiều năm.

Ngoài ra, tất cả quá trình sản xuất vi xử lý tiên tiến hiện nay đều được thực hiện gần eo biển Đài Loan bởi TSMC ở Đài Loan và Samsung ở Hàn Quốc, nơi mà nguy cơ xung đột quân sự có thể xảy ra trước khi các cơ sở hiện tại được xây dựng tại Mỹ để bù đắp điều này (và cũng không dự kiến sản xuất vi xử lý thế hệ tiếp theo trong vài năm tới) có thể được khởi động.

Và cuối cùng, Trung Quốc, mà về cơ bản bị cắt đứt khỏi phần cứng trí tuệ nhân tạo thế hệ mới nhất do các hạn chế được áp đặt lên NVIDIA và TSMC bởi Mỹ, đang cạnh tranh để có được bất kỳ tính toán nào còn lại, giống như các mạng DePIn Web3. Khác với Web3, các công ty Trung Quốc thực sự có các mô hình cạnh tranh riêng của họ, đặc biệt là các LLM từ Baidu và Alibaba, mà yêu cầu rất nhiều thiết bị thế hệ trước để chạy.

Vì vậy, có một rủi ro không vô hình rằng do một trong những lý do được nêu ở trên hoặc sự kết hợp của các yếu tố Hyperscalers chỉ giới hạn quyền truy cập vào phần cứng AI của họ cho các bên thứ ba khi cuộc chiến thống trị AI trở nên gay gắt và ưu tiên hơn kinh doanh đám mây. Cơ bản, đây là một tình huống mà họ chiếm hết tất cả khả năng của đám mây liên quan đến AI cho việc sử dụng riêng của họ và không còn cung cấp nó cho bất kỳ ai khác nữa, đồng thời nuốt chửng tất cả phần cứng mới nhất. Điều này xảy ra và nguồn cung tính toán còn lại trở nên cao hơn bởi các bên chơi lớn khác, bao gồm các quốc gia chủ quyền. Tất cả trong khi các GPU cấp tiêu dùng còn lại trên thị trường đang dần trở nên ít cạnh tranh hơn.

Rõ ràng, đây là một tình huống cực đoan, nhưng giải thưởng quá lớn đối với những người chơi lớn không thể rút lui trong trường hợp các rào cản phần cứng vẫn còn. Điều này khiến cho các nhà điều hành phi tập trung như các trung tâm dữ liệu tier 2 và chủ sở hữu phần cứng cấp bán lẻ, người chiếm đa số các nhà cung cấp DePIn Web3, bị loại khỏi cuộc cạnh tranh.

Mặt khác của đồng tiền

Trong khi những người sáng lập tiền điện tử đang ngủ say, những người nắm quyền lực trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang quan sát tiền điện tử một cách cẩn thận.Áp lực từ chính phủvà cạnh tranh có thể thúc họ chuyển sang sử dụng tiền điện tử để tránh bị đóng cửa hoặc bị quy định nặng nề.

Người sáng lập Stability AI gần đâytừ chức Để bắt đầu "phân cấp", công ty của ông là một trong những gợi ý công khai đầu tiên về điều đó. Trước đây, ông đã không giấu giếm kế hoạch ra mắt mã thông báo khi xuất hiện trước công chúng, nhưng chỉ sau khi hoàn thành thành công đợt IPO của công ty - điều này đưa ra động cơ thực sự đằng sau động thái dự kiến.

Trong cùng tinh thần, trong khi Sam Altman không tham gia vào vận hành dự án tiền điện tử mà anh ấy là một trong những người sáng lập, Worldcoin, token của nó chắc chắn giao dịch như một proxy đối với OpenAI. Cho dù có Đường dẫn để kết nốidự án tiền ảo internet miễn phí với dự án nghiên cứu và phát triển trí tuệ nhân tạo, chỉ thời gian sẽ cho biết, nhưng đội ngũ Worldcoin dường như cũngcông nhậnthị trường đang kiểm tra giả thuyết này.

Rất hợp lý khi các ông lớn trí tuệ nhân tạo có thể khám phá các con đường khác nhau đến sự phân quyền. Vấn đề chúng tôi thấy ở đây một lần nữa là Web3 chưa tạo ra những giải pháp ý nghĩa. Các “token quản trị” chủ yếu là một meme, trong khi chỉ có những cái rõ ràng tránh liên kết trực tiếp giữa chủ sở hữu tài sản và phát triển, vận hành mạng lưới của họ - $BTC và $ETH - là những cái thực sự phân quyền ở thời điểm hiện tại.

Các động lực (không) khuyến khích giống nhau làm chậm quá trình phát triển công nghệ cũng ảnh hưởng đến quá trình phát triển các thiết kế khác nhau cho việc quản lý mạng lưới tiền điện tử. Các nhóm khởi nghiệp chỉ đơn giản đặt một “token quản trị” lên sản phẩm của họ hy vọng sẽ giải quyết vấn đề khi họ tập trung động lượng, trong khi cuối cùng chỉ bị rơi vào “vở kịch quản trị” xung quanh phân bổ tài nguyên.

Kết luận

Cuộc đua AI đang diễn ra và mọi người đều rất nghiêm túc về điều đó. Chúng tôi không thể xác định một lỗi nào trong cách suy nghĩ của các công ty công nghệ lớn khi nói đến việc mở rộng công nghệ tính toán của họ ở các tỷ lệ chưa từng có - nhiều công nghệ tính toán hơn có nghĩa là AI tốt hơn, AI tốt hơn có nghĩa là giảm chi phí, thêm doanh thu mới và mở rộng thị phần. Điều này đối với chúng tôi có nghĩa là bong bóng là hợp lý, nhưng tất cả những kẻ giả mạo vẫn sẽ bị loại bỏ trong những cú sốc không thể tránh khỏi phía trước.

Trí tuệ nhân tạo tập trung của các tập đoàn lớn đang chiếm ưu thế trong lĩnh vực này và các công ty khởi nghiệp hợp pháp gặp khó khăn trong việc đuổi kịp. Lĩnh vực Web3 đã đến muộn nhưng cũng đang tham gia vào cuộc đua. Thị trường cũng đang thưởng cho các dự án trí tuệ nhân tạo tiền điện tử một cách quá đáng so với các công ty khởi nghiệp Web2 trong lĩnh vực này, điều này làm chuyển hướng sự quan tâm của các nhà sáng lập từ việc phát triển sản phẩm sang việc tăng giá token trong giai đoạn quan trọng khi cửa để đuổi kịp đang đóng lại nhanh chóng. Đến nay, chưa có bất kỳ sự đổi mới nào vuông góc ở đây có thể làm tránh việc mở rộng tính toán để cạnh tranh ở quy mô lớn.

Có một phong trào nguồn mở đáng tin cậy hiện nay xung quanh các mô hình hướng tới người tiêu dùng, ban đầu được thúc đẩy chỉ với một số người chơi tập trung chọn cạnh tranh với các đối thủ nguồn đóng lớn hơn để giành thị phần (ví dụ: Meta, Stability AI). Nhưng bây giờ cộng đồng đang bắt kịp và gây áp lực lên các công ty AI hàng đầu. Những áp lực này sẽ tiếp tục ảnh hưởng đến sự phát triển nguồn đóng của các sản phẩm AI, nhưng không phải theo cách có ý nghĩa cho đến khi nguồn mở bắt kịp. Đây là một cơ hội lớn khác cho không gian Web3, nhưng chỉ khi nó giải quyết được việc đào tạo và suy luận mô hình phi tập trung.

Vì vậy, trong khi ở bề mặt các lối mở đầu 'cổ điển' cho những người phá vỡ đã có mặt, thực tế không thể ủng hộ họ hơn được. Trí tuệ nhân tạo chủ yếu liên quan đến việc tính toán và không có gì có thể thay đổi nếu thiếu sự đột phá đổi mới trong 3-5 năm tới, đó là một giai đoạn quan trọng để xác định ai kiểm soát và điều khiển phát triển trí tuệ nhân tạo.

Thị trường tính toán chính mình, mặc dù nhu cầu đang tăng cường nỗ lực từ phía cung cấp, nhưng cũng không thể “mở cửa trăm hoa” với sự cạnh tranh giữa các nhà sản xuất bị hạn chế bởi các yếu tố cấu trúc như sản xuất chip và quy mô kinh tế.

Chúng tôi vẫn lạc quan về trí tuệ con người và chắc chắn rằng có đủ người thông minh và quý phái để thử giải quyết vấn đề AI một cách có lợi cho thế giới tự do hơn là kiểm soát từ trên xuống của doanh nghiệp hoặc chính phủ. Nhưng cơ hội trở nên rất mong manh và đó chỉ là sự tung đồng xu ở mức tốt nhất, nhưng những người sáng lập Web3 quá bận rộn với việc tung đồng xu với mục tiêu tài chính hơn là ảnh hưởng đến thế giới thực.

Nếu bạn đang xây dựng một cái gì đó cool để giúp tăng cơ hội của Web3 và không chỉ đơn giản là đi theo làn sóng hype, hãy liên hệ với chúng tôi.

Miễn trừ trách nhiệm：

1. Bài viết này được sao chép từ [Gategagra.vc], Tất cả bản quyền thuộc về tác giả gốc [gagra.vc]. Nếu có bất kỳ phản đối nào về việc tái in này, vui lòng liên hệ với Học viện Gateđội ngũ, và họ sẽ xử lý nhanh chóng.
2. Bản quyền từ trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ thuộc về tác giả và không cấu thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các bản dịch của bài viết sang các ngôn ngữ khác được thực hiện bởi nhóm Gate Learn. Trừ khi được đề cập, việc sao chép, phân phối hoặc đạo văn các bài viết dịch là không được phép.