Trí tuệ nhân tạo (AI) được coi rộng rãi là một trong những công nghệ mang tính chuyển đổi nhất của thế kỷ này. Đương nhiên, triển vọng về các hệ thống AI phi tập trung được hỗ trợ bởi cơ sở hạ tầng Web3 có sức hấp dẫn đáng kể về mặt khái niệm.
Tuy nhiên, bất chấp đề xuất giá trị hấp dẫn này, Web3-AI đã không đạt được sức hút có ý nghĩa trong hệ sinh thái AI rộng lớn hơn. Khi khả năng AI tiên tiến tăng tốc với tốc độ chưa từng có, cơ hội để Web3 trở thành nền tảng khả thi cho AI thế hệ tiếp theo đang nhanh chóng khép lại.
Bài luận này khám phá một luận đề gây tranh cãi nhưng mang tính chỉ trích: Web3 đang thua cuộc đua AI. Sẽ đến một thời điểm trong mọi cuộc cách mạng công nghệ khi quá muộn để tạo ra sự gián đoạn đáng tin cậy. Nếu Web3-AI không chuyển trọng tâm từ các xu hướng hời hợt sang cơ sở hạ tầng nền tảng, thì lý lẽ để xây dựng thế hệ hệ thống AI tiếp theo trên các nền tảng phi tập trung có thể biến mất hoàn toàn.
Sai lầm về tường thuật AI Web3
Trong "The Black Swan", Nassim Nicholas Taleb đã giới thiệu khái niệm "ngụy biện tường thuật": xu hướng xây dựng những câu chuyện mạch lạc xung quanh các sự kiện không liên quan hoặc kết nối yếu. Trạng thái hiện tại của Web3-AI là một ví dụ điển hình. Cộng đồng khen thưởng các xu hướng có hiệu suất cao nhưng phần lớn không liên quan trong bối cảnh thị trường AI—các tác nhân meme AI, các nguyên mẫu zk-AI đầu cơ—như thể chúng đánh dấu sự tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực này. Mặc dù có một số cải tiến, nhưng khoảng cách ngày càng lớn giữa Web3-AI và hệ sinh thái AI rộng lớn hơn đang trở nên không bền vững.
Sự hấp dẫn của đổi mới theo hướng tường thuật đã khuyến khích hệ sinh thái Web3 nhầm lẫn giữa thử nghiệm với tiến bộ. Kết quả là, Vốn và sự chú ý thường được phân bổ sai cho tính mới lạ thay vì khả năng nền tảng. Ảo tưởng về động lực đang che giấu thực tế rằng hầu hết những gì đang được xây dựng ngày nay trong Web3-AI đều trực giao với con đường quan trọng của đổi mới AI.
AI và Lý thuyết sóng của sự tiến hóa công nghệ
Để hiểu được vị thế mong manh của Web3-AI, chúng ta cần xem xét cách công nghệ có xu hướng phát triển. Đầu tiên, các đột phá có xu hướng diễn ra theo từng đợt phụ thuộc lẫn nhau. Ví dụ, điện toán di động được thúc đẩy bởi các đợt trước như cơ sở hạ tầng đám mây và chip AI xuất hiện từ những đổi mới trong phần cứng chơi game. Để duy trì sự phù hợp trong một đợt mới, các công nghệ phải dựa trên các đợt trước đó.
Web3-AI thiếu tính liên tục đó. Nó không đóng vai trò có ý nghĩa trong các xu hướng dẫn đến cuộc cách mạng AI tạo sinh. Nó bỏ lỡ các chu kỳ điện toán đám mây, kỹ thuật dữ liệu quy mô lớn và thậm chí là phát triển mô hình AI ban đầu. Kết quả là, Web3-AI phải chịu đựng một khoảng trống nền tảng—nó đang cố gắng lướt sóng mà không có ván lướt sóng.
Thứ hai, thị trường công nghệ cơ sở hạ tầng có xu hướng hợp nhất. Lịch sử cho thấy các nền tảng cơ sở hạ tầng thống trị hầu như luôn thu hẹp lại thành một vài công ty lớn. Điện toán đám mây hội tụ quanh AWS, Azure và GCP. Phát triển di động ổn định quanh iOS và Android. Dữ liệu lớn tập trung quanh Snowflake và Databricks. Cơ sở hạ tầng AI có thể sẽ tuân theo một mô hình tương tự. Nếu Web3-AI không định vị mình là một trong ba nền tảng khả thi hàng đầu, nó có nguy cơ trở nên không liên quan trong bối cảnh tập trung cao độ.
Thiếu những điều cơ bản và xây dựng những thứ không liên quan
Nền tảng AI hiện đại được xây dựng trên bốn trụ cột cơ bản: dữ liệu, tính toán, mô hình và tài năng nghiên cứu. Thật không may, Web3 trước đây đã bỏ qua cả bốn trụ cột. Nó thiếu tài năng AI sâu sắc. Không có bộ dữ liệu AI quy mô lớn nào có sẵn trên Web3. Cơ sở hạ tầng tính toán vẫn còn thô sơ. Và không có mô hình AI nào được áp dụng rộng rãi chạy có ý nghĩa trên các giao thức phi tập trung.
Sự thiếu hụt các nguyên tắc cơ bản này còn trầm trọng hơn do xu hướng theo đuổi những thứ hào nhoáng. Các dự án trong Web3-AI hướng đến các lĩnh vực đầu cơ như tác nhân meme hoặc zkML mà không có trường hợp sử dụng rõ ràng. Mặc dù những ý tưởng này thú vị về mặt trí tuệ, nhưng chúng không phải là cốt lõi để kích hoạt hoặc mở rộng các khả năng AI có ý nghĩa. Ở dạng hiện tại, chúng mang lại ít giá trị thực tế cho việc thúc đẩy cơ sở hạ tầng AI.
Để đạt được tiến bộ thực sự, hệ sinh thái Web3-AI phải đối mặt với sự thiếu hụt cơ bản này. Điều đó có nghĩa là đầu tư vào nhân tài, xây dựng đường ống dữ liệu, tạo ra các lớp tính toán hiệu quả và phát triển các mô hình mang lại lợi thế hữu hình khi triển khai trên các hệ thống phi tập trung.
Khoảng cách AI giữa Web3 và Web2 đang ngày càng tăng
Đổi mới AI đang diễn ra nhanh chóng và Web3 đã trở thành người quan sát thụ động. Không có cột mốc AI chính nào—tiền đào tạo không giám sát, tinh chỉnh nâng cao, thế hệ tăng cường truy xuất, công cụ suy luận hoặc khuôn khổ tác nhân—có liên quan đến kiến trúc Web3 theo cách có ý nghĩa.
Khi mỗi bản phát hành mới kết hợp với bản phát hành trước, các rào cản để bắt kịp trở nên dốc hơn. Tất cả các công cụ, nền tảng và cơ sở hạ tầng quan trọng để xây dựng các mô hình biên giới hiện đang được tập trung hóa. Nếu không có những nỗ lực khẩn cấp, phối hợp để thay đổi quỹ đạo này, Web3-AI sẽ bị tụt hậu hàng thập kỷ trong một lĩnh vực tiến bộ trong nhiều tháng.
Rủi ro của sự không liên quan
AI, theo bản chất của nó, là một lực lượng tập trung. Đào tạo các mô hình biên giới đòi hỏi các tập dữ liệu lớn, khả năng tính toán khổng lồ và tài năng chuyên môn - tất cả đều có xu hướng tập trung. Các giải pháp thay thế phi tập trung phải đối mặt với những thách thức sâu sắc về kỹ thuật và kinh tế.
Điều này không có nghĩa là AI phi tập trung sẽ bị diệt vong. Nhưng biên độ sai số đang biến mất. Trừ khi Web3-AI tăng tốc đáng kể, hệ sinh thái tập trung sẽ đạt đến mức thống trị đến mức phi tập trung trở thành một suy nghĩ muộn màng. Rủi ro không phải là bỏ lỡ xu hướng AI tiếp theo; nó đang trở nên cơ bản không liên quan trong tương lai của AI.
Một cuộc gọi đánh thức
Khả năng phục hồi và Optimism được nhúng trong DNA của Web3, và những nỗ lực gần đây của các nhóm nghiêm túc hơn về mặt kỹ thuật đang được khuyến khích như Nous Research (đào tạo phân tán), Prime Intellect (đào tạo phân tán), LayerLens (đánh giá chuẩn và đánh giá), Pluralis (đào tạo phân tán), Sahara (ứng dụng AI) và một số nhóm khác. Một số đang bắt đầu giải quyết các vấn đề cốt lõi—ML bảo vệ quyền riêng tư, đào tạo phân tán, suy luận có thể xác minh.
Nhưng những nỗ lực này vẫn chỉ là ngoại lệ chứ không phải là chuẩn mực. Phong trào Web3-AI vẫn còn Short nhân tài, dữ liệu, điện toán, cơ sở hạ tầng và Vốn. Nó phải từ bỏ những thứ gây xao nhãng và hướng tới năng lực nền tảng. Đối mặt với thực tế này một cách rõ ràng sẽ mang lại cơ hội để thay đổi hướng đi. Bỏ qua nó có nghĩa là bỏ lỡ cuộc cách mạng công nghệ có hậu quả nhất trong lịch sử.
