Sau khi quan sát các xu hướng trong lĩnh vực AI trong 1 tháng qua, tôi nhận thấy một logic phát triển rất thú vị: web2AI từ tập trung → phân tán, web3AI từ khái niệm chứng minh → tính ứng dụng. Cả hai đang đẩy nhanh quá trình hội tụ.
1) Trước tiên, hãy xem xét các diễn biến của web2AI, trí tuệ nhân tạo cục bộ của Apple, sự phổ biến của các mô hình AI ngoại tuyến, phản ánh việc các mô hình AI đang trở nên nhẹ hơn và thuận tiện hơn. Điều này cho chúng ta biết rằng phương tiện của AI không còn bị giới hạn trong các trung tâm dịch vụ đám mây lớn, mà có thể được triển khai trên điện thoại, thiết bị biên, thậm chí các thiết bị đầu cuối IoT.
Và, Claude và Gemini thực hiện đối thoại AI-AI thông qua MCP, sáng kiến này đánh dấu việc AI đang chuyển từ trí tuệ đơn lẻ sang hợp tác nhóm.
Vấn đề đặt ra là, khi phương tiện của AI trở nên phân tán cao, làm thế nào để đảm bảo tính nhất quán dữ liệu và độ tin cậy của quyết định giữa các phiên bản AI chạy rải rác?
Ở đây có một logic nhu cầu: tiến bộ kỹ thuật (mô hình nhẹ hơn) → thay đổi phương thức triển khai (phương tiện phân tán) → phát sinh nhu cầu mới (xác minh phi tập trung).
2) Tiếp tục xem xét đường phát triển của web3AI, các dự án AI Agent ban đầu chủ yếu mang tính MEME, nhưng gần đây, thị trường đã chuyển từ việc đầu cơ đơn thuần ở launchpad sang việc xây dựng hệ thống cơ sở hạ tầng AI layer1 ở tầng sâu hơn.
Các dự án bắt đầu chuyên môn hóa phân công ở các lớp chức năng như tỷ lệ băm, suy luận, gán nhãn dữ liệu, lưu trữ. Ví dụ, chúng tôi đã phân tích trước đây về @ionet tập trung vào việc tổng hợp tỷ lệ băm phi tập trung, Bittensor xây dựng mạng suy luận phi tập trung, @flock_io phát triển trong học liên bang và điện toán biên, @SaharaLabsAI ở hướng khích lệ dữ liệu phân tán, @Mira_Network giảm ảo giác AI thông qua cơ chế đồng thuận phân tán, v.v.
Ở đây lại có một logic cung cấp dần rõ ràng: MEME hạ nhiệt (bong bóng xả) → nhu cầu cơ sở hạ tầng xuất hiện (nhu cầu cấp thiết) → chuyên môn hóa phân công xuất hiện (tối ưu hóa hiệu quả) → hiệu ứng phối hợp sinh thái (giá trị mạng).
Bạn thấy đấy, "điểm yếu" của nhu cầu web2AI đang dần tiến gần với "điểm mạnh" có thể cung cấp của web3AI. Đường phát triển của web2AI và web3AI đang dần thực hiện hội tụ.
Web2AI ngày càng trở nên trưởng thành về mặt kỹ thuật, nhưng thiếu động lực kinh tế và cơ chế quản trị; web3AI có sáng tạo trong mô hình kinh tế, nhưng việc thực hiện kỹ thuật lại thua kém web2. Sự hội tụ của cả hai có thể bù đắp lẫn nhau về ưu điểm.
Thực tế, sự hội tụ của cả hai đang tạo ra một mô hình mới của AI với "tính toán hiệu quả" ngoài chuỗi và "xác minh nhanh" trên chuỗi.
Trong mô hình này, AI không chỉ là công cụ, mà còn là người tham gia có danh tính kinh tế; trọng tâm của các tài nguyên như tỷ lệ băm, dữ liệu, suy luận sẽ ở ngoại tuyến, nhưng vẫn cần một mạng xác minh nhẹ.
Sự kết hợp này rất khéo léo: vừa duy trì tính hiệu quả và linh hoạt của việc tính toán ngoại tuyến, đồng thời thông qua xác minh trên chuỗi nhẹ để đảm bảo độ tin cậy và minh bạch.
Lưu ý: Cho đến nay vẫn còn người cho rằng web3AI là một đề xuất giả, nhưng nếu chú ý một cách cẩn thận và có một số nhận thức về tương lai, bạn sẽ biết rằng với tốc độ phát triển nhanh của AI, sẽ không bao giờ phân biệt web2 và web3, nhưng sự thiên vị của con người thì có.
