Tựa gốc: Lật đồng xu AI
Tác giả: Gagra
Biên soạn bởi: TechFlow TechFlow
Tóm tắt bài viết này
- Đây không phải là một bài viết lạc quan khác của VC về không gian “AI + Web3”. Chúng tôi lạc quan về việc hợp nhất hai công nghệ, nhưng bài viết này là lời kêu gọi hành động. Nếu không, sự lạc quan này cuối cùng sẽ mất đi sự biện minh của nó.
- Tại sao? Bởi vì việc phát triển và vận hành các mô hình AI tốt nhất đòi hỏi chi phí vốn rất lớn cho phần cứng tiên tiến và thường khó có được, cũng như nghiên cứu và phát triển theo từng miền cụ thể. Nguồn lực cộng đồng thông qua khích lệ crypto , như hầu hết các dự án AI Web3 đều làm, không đủ để bù đắp hàng chục tỷ đô la được đầu tư bởi các công ty lớn kiểm soát chặt chẽ việc phát triển AI. Với những 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 đương nhiệm không có đủ nguồn lực để Sự lật đổ.
- Phần mềm đang chiếm lĩnh thế giới ngày càng nhanh hơn và sẽ sớm tăng trưởng theo cấp số nhân khi trí tuệ nhân tạo tăng tốc. Trong hoàn cảnh hiện tại, tất cả “chiếc bánh” này đang chảy về tay những gã khổng lồ công nghệ, trong khi người dùng cuối, bao gồm cả chính phủ và các công ty lớn, và tất nhiên là người tiêu dùng, thậm chí còn phụ thuộc nhiều hơn vào quyền lực của họ.
Khuyến khích khích lệ lệch
Không điều nào trong số này có thể diễn ra vào thời điểm không thích hợp hơn—khi 90% người tham gia mạng phi tập trung đang bận rộn theo đuổi lợi nhuận to lớn và dễ dàng của quá trình phát triển theo hướng kể chuyện. Có, các nhà phát triển đang theo chân các nhà đầu tư vào ngành của chúng tôi chứ không phải ngược lại. Nó thay đổi từ sự thừa nhận công khai đến những động cơ tiềm thức tinh tế hơn, nhưng những câu chuyện và thị trường hình thành xung quanh chúng sẽ thúc đẩy phần lớn quá trình ra quyết định của Web3. Những người tham gia quá đắm chìm trong bong bóng phản xạ để chú ý đến thế giới bên ngoài, ngoại trừ những câu chuyện giúp thúc đẩy chu kỳ đi xa hơn. Và AI rõ ràng là lớn nhất vì nó đang trải qua giai đoạn bùng nổ của riêng mình.
Chúng tôi đã nói chuyện với hàng chục đội ngũ ở giao điểm AI x Crypto và có thể xác nhận rằng nhiều trong đó đội ngũ kỳ có năng lực, có sứ mệnh và đam mê xây dựng các dự án. Nhưng bản chất con người là khi đối mặt với những cám dỗ, chúng ta có xu hướng nhượng bộ chúng rồi sau đó mới hợp lý hóa những lựa chọn đó.
Khả năng tiếp cận thanh khoản dễ dàng đã là một lời nguyền lịch sử đối với ngành công nghiệp crypto , một lời nguyền đã làm chậm sự phát triển của nó và trì hoãn việc áp dụng hữu ích trong vài năm. Nó có thể khiến ngay cả những tín đồ crypto nhiệt thành nhất cũng hướng tới “token cường điệu”. Lý do hợp lý là với nhiều token nắm giữ token hơn, những người xây dựng này có thể có cơ hội tốt hơn.
Mức độ phức tạp tương đối thấp của vốn tổ chức và vốn bán lẻ mang lại cho các nhà xây dựng cơ hội đưa ra những tuyên bố khác với thực tế trong khi vẫn được hưởng lợi từ việc định giá như thể những tuyên bố đó đã được hiện thực hóa. Kết quả của những quá trình này thực sự dẫn đến rủi ro đạo đức và sự phá hủy vốn, trong đó ít chiến lược như vậy có tác dụng lâu dài. Nhu cầu là mẹ của mọi phát minh. Khi nhu cầu không còn, phát minh không còn tồn tại.
Thời điểm cho việc này không thể tệ hơn. Trong khi tất cả các doanh nhân công nghệ sáng giá nhất, các nhà lãnh đạo quốc gia và các doanh nghiệp lớn nhỏ đang chạy đua để đảm bảo họ được hưởng lợi từ cuộc cách mạng AI thì các nhà sáng lập và nhà đầu tư crypto lại chọn cách “tăng trưởng nhanh”. Theo quan điểm của chúng tôi, đây là chi phí cơ hội thực sự.
Tổng quan về thị trường AI Web3
Có tính đến khích lệ trên, việc phân loại các dự án Web3 AI thực sự tập trung vào:
- Pháp lý (cũng được chia thành những người theo chủ nghĩa hiện thực và những người duy tâm)
- bán hợp pháp
- ngụy tạo
Về cơ bản, chúng tôi cho rằng các nhà xây dựng có ý tưởng rõ ràng về những gì cần thiết để theo kịp các đối thủ Web2 của họ và những ngành dọc nào có thể cạnh tranh cũng như những lĩnh vực nào thì đó chỉ là một giấc mơ viển vông mà rủi ro có thể đầu tư vào. và sự công khai chưa chín chắn.
Mục tiêu là có thể cạnh tranh trong thời điểm này. Nếu không, tốc độ phát triển AI có thể khiến Web3 bị tụt lại phía sau và thế giới sẽ hướng tới Web4 đen tối của AI của các công ty phương Tây và AI quốc gia của Trung Quốc. Những người không thể cạnh tranh nhanh chóng và dựa vào công nghệ phân tán để bắt kịp trong thời gian dài hơn là những người quá lạc quan để được coi trọng.
Rõ ràng, đây là một sự khái quát hóa rất sơ sài, và ngay cả cộng đồng ngụy tạo cũng có ít nhất một vài đội ngũ nghiêm túc (và có lẽ nhiều nhóm ảo tưởng hơn). Nhưng bài viết này là một lời kêu gọi chung tay, vì vậy chúng tôi không cố gắng tỏ ra khách quan mà kêu gọi người đọc cảm thấy cấp bách.
hợp pháp
Middleware “đưa AI vào Chuỗi”. Những người sáng lập đằng sau các giải pháp này, mặc dù không nhiều, hiểu rằng việc đào tạo phi tập trung hoặc suy luận về các mô hình mà người dùng thực sự mong muốn cho đến nay vẫn chưa khả thi hoặc thậm chí là không thể thực hiện được. Do đó, đây là bước đầu tiên đủ tốt để họ kết nối các mô hình tập trung tốt nhất với hoàn cảnh trên Chuỗi để họ có thể hưởng lợi từ quá trình tự động hóa tinh vi. Hiện tại, có vẻ như các vùng phần cứng (TEE hoặc bộ xử lý "cách ly null") cung cấp các điểm truy cập API, oracle hai chiều (để lập chỉ mục hai chiều cho dữ liệu trên Chuỗi và ngoài Chuỗi ) và tính toán Chuỗi có thể kiểm chứng cho proxy Hoàn cảnh dường như được giải pháp tốt nhất. Ngoài ra còn có các kiến trúc bộ đồng xử lý sử dụng Bằng chứng không tri thức(ZKP) để chụp nhanh các thay đổi trạng thái thay vì xác minh các tính toán đầy đủ, điều mà chúng tôi cũng cho rằng là khả thi trong trung hạn.
Một phương pháp lý tưởng hơn cho cùng một vấn đề cố gắng xác thực lý luận ngoài Chuỗi sao cho nó phù hợp với tính toán trên Chuỗi về mặt giả định tin cậy. Theo quan điểm của chúng tôi, mục tiêu là cho phép AI thực hiện nhiệm vụ trên Chuỗi và ngoài Chuỗi trong một hoàn cảnh thời gian chạy mạch lạc duy nhất. Tuy nhiên, hầu hết những người ủng hộ khả năng kiểm chứng suy luận đều nói về các mục tiêu mơ hồ như “tin cậy tỷ trọng số mô hình” thậm chí có thể không bao giờ trở nên quan trọng trong vài năm tới. Gần đây, những người sáng lập phe này đã bắt đầu khám phá phương pháp khác để xác minh suy luận, nhưng ban đầu tất cả đều dựa trên ZKP. Mặc dù nhiều đội ngũ thông minh đang làm việc trên cái gọi là ZKML, nhưng họ đang gặp rủi ro quá lớn khi mong đợi việc tối ưu hóa crypto sẽ vượt xa sự phức tạp và nhu cầu tính toán của các mô hình AI. Vì vậy, chúng tôi cho rằng họ hiện không đủ khả năng để cạnh tranh. Tuy nhiên, một số phát triển gần đây rất thú vị và không nên bỏ qua.
bán hợp pháp
Các ứng dụng tiêu dùng sử dụng trình bao bọc cho các mô hình mã nguồn mở (ví dụ: Khuếch tán ổn định hoặc Midjourney để tạo hình ảnh). Một số đội ngũ trong đó lần đầu tiên có mặt trên thị trường và có sức hút với người dùng thực. Do đó, sẽ không công bằng nếu gọi tất cả chúng là giả mạo, nhưng chỉ một số ít suy nghĩ sâu sắc về cách phát triển các mô hình cơ bản của họ phi tập trung và đổi mới trong thiết kế khích lệ. Có một số thay đổi thú vị về quản trị/quyền sở hữu ở đây. Nhưng hầu hết các dự án trong danh mục này chỉ cần thêm token lên trên trình bao bọc tập trung như API OpenAI để thu được phần thưởng định giá hoặc cung cấp thanh khoản nhanh hơn cho đội ngũ .
Vấn đề mà cả hai phe trên đều chưa giải quyết được là việc đào tạo và suy luận các mô hình lớn trong hoàn cảnh phi tập trung . Hiện tại, không có cách nào để huấn luyện một mô hình cơ sở trong một khoảng thời gian hợp lý mà không dựa vào cụm phần cứng được kết nối chặt chẽ. “Thời gian hợp lý” là yếu tố then chốt xét đến mức độ cạnh tranh.
Gần đây đã có một số nghiên cứu đầy hứa hẹn và phương pháp như truyền dữ liệu khác biệt về mặt lý thuyết có thể mở rộng sang các mạng máy tính phân tán để tăng công suất trong tương lai của chúng (vì khả năng của mạng tiếp tục phù hợp với yêu cầu về luồng dữ liệu). Tuy nhiên, đào tạo mô hình cạnh tranh vẫn yêu cầu giao tiếp giữa các cụm được bản địa hóa (chứ không phải một thiết bị phân tán duy nhất), cũng như sức mạnh tính toán tiên tiến (GPU bán lẻ ngày càng kém cạnh tranh).
Gần đây đã có tiến bộ về bản địa hóa (một trong hai cách phi tập trung) suy luận bằng cách giảm kích thước mô hình, nhưng không có giao thức hiện có nào để tận dụng nó trong Web3.
Vấn đề đào tạo phi tập trung và suy luận một cách hợp lý đưa chúng ta đến phe cuối cùng trong ba phe, và là phe quan trọng nhất, và do đó, gây ra tâm lý mạnh nhất đối với chúng ta.
ngụy tạo
Các ứng dụng cơ sở hạ tầng chủ yếu tập trung vào lĩnh vực máy chủ phi tập trung , cung cấp phần cứng trần hoặc hoàn cảnh lưu trữ/đào tạo mô hình phi tập trung . Ngoài ra còn có các dự án cơ sở hạ tầng phần mềm đang thúc đẩy các giao thức như học tập liên kết (đào tạo mô hình phi tập trung) hoặc hợp nhất các thành phần phần mềm và phần cứng vào một nền tảng duy nhất nơi mọi người về cơ bản có thể đào tạo và triển khai các mô hình phi tập trung của họ từ đầu đến phi tập trung. Hầu hết trong số họ thiếu sự phức tạp cần thiết để thực sự giải quyết vấn đề đã nêu và ý tưởng ngây thơ về “ khích lệ token + hướng gió thị trường” chiếm ưu thế ở đây. Không có giải pháp nào chúng tôi nhìn lên trên thị trường công và tư nhân có khả năng đạt được sự cạnh tranh có ý nghĩa vào thời điểm này. Một số giải pháp có thể phát triển thành các sản phẩm khả thi (nhưng phù hợp), nhưng những gì chúng ta cần bây giờ là những giải pháp mới, có tính cạnh tranh. Điều này chỉ có thể đạt được thông qua các thiết kế sáng tạo nhằm giải quyết các tắc nghẽn trong tính toán phân tán. Trong đào tạo, không chỉ tốc độ là một vấn đề mà còn cả khả năng xác minh việc hoàn thành công việc và phối hợp khối lượng công việc đào tạo, điều này làm tăng thêm tình trạng tắc nghẽn băng thông.
Chúng ta cần một tập hợp các mô hình cơ sở có tính cạnh tranh và thực sự phi tập trung đòi hỏi phải đào tạo và suy luận phi tập trung để trở nên hữu ích. Nếu máy tính trở nên thông minh hơn và AI được tập trung hóa, sẽ không có máy tính nào trên thế giới ngoại trừ một loại phiên bản đen tối nào đó.
Đào tạo và suy luận là cốt lõi của đổi mới AI. Trong khi phần còn lại của thế giới AI đang hướng tới những kiến trúc chặt chẽ hơn thì Web3 cần một số giải pháp trực giao để cạnh tranh với nó, vì sự cạnh tranh trực diện ngày càng trở nên ít khả thi hơn.
quy mô của vấn đề
Đó là tất cả về sức mạnh tính toán. Dù là đào tạo hay suy luận, bạn càng đầu tư nhiều thì kết quả càng tốt. Đúng, có một số điều chỉnh và tối ưu hóa, và bản thân điện toán không đồng nhất, đồng thời có đủ loại phương pháp mới để khắc phục điểm nghẽn của các đơn vị xử lý kiến trúc von Neumann truyền thống, nhưng cuối cùng, tất cả đều phụ thuộc vào mức độ lớn mà bạn có thể Có bao nhiêu phép nhân ma trận được thực hiện trên khối bộ nhớ và tốc độ của phép toán đó.
Đó là lý do tại sao chúng ta thấy sự xây dựng mạnh mẽ như vậy trong các trung tâm dữ liệu từ những người được gọi là “siêu quy mô”, tất cả đều đang tìm cách tạo ra một hệ thống đầy đủ với bộ xử lý mạnh mẽ cho các mô hình AI ở trên cùng và phần cứng hỗ trợ nó ở phía dưới: Mở. AI (mô hình) + Microsoft (điện toán), Anthropic (mô hình) + AWS (điện toán), Google (cả hai) và Meta (ngày càng tham gia vào cả hai bằng cách tăng gấp đôi số lượng trung tâm dữ liệu). Còn nhiều sắc thái, động lực tương tác và các bên liên quan nữa, nhưng chúng tôi sẽ không thảo luận chúng ở đây. Bức tranh tổng thể là các nhà khai thác siêu quy mô đang đầu tư hàng tỷ đô la chưa từng có vào việc mở rộng trung tâm dữ liệu và tạo ra sự phối hợp giữa các sản phẩm điện toán và AI của họ, dự kiến sẽ tạo ra lợi nhuận khổng lồ khi AI trở nên phổ biến hơn trong nền kinh tế toàn cầu.
Hãy cùng nhìn vào mức độ mở rộng mà 4 công ty này mong đợi trong năm nay:
- Meta dự kiến chi tiêu vốn vào năm 2024 sẽ nằm trong khoảng từ 30 tỷ đến 37 tỷ USD, con số này có thể sẽ nghiêng nhiều về các trung tâm dữ liệu .
- Chi phí vốn của Microsoft vào năm 2023 sẽ vào khoảng 11,5 tỷ USD và có tin đồn rằng họ sẽ đầu tư thêm 40-50 tỷ USD vào ngày 24-25! Điều này có thể được suy đoán một phần từ các khoản đầu tư vào trung tâm dữ liệu khổng lồ được công bố chỉ ở một số quốc gia: 3,2 tỷ USD ở Anh, 3,5 tỷ USD ở Úc, 2,1 tỷ USD ở Tây Ban Nha, 3,2 tỷ euro ở Đức, 1 tỷ USD ở bang Georgia của Hoa Kỳ, 10 tỷ USD ở Wisconsin. Và đây chỉ là một số khoản đầu tư mang tính khu vực vào mạng lưới 300 trung tâm dữ liệu trải rộng trên hơn 60 khu vực của họ. Ngoài ra còn có tin đồn rằng Microsoft có thể chi thêm 100 tỷ USD để xây dựng siêu máy tính cho OpenAI!
- Ban lãnh đạo Amazon kỳ vọng chi tiêu vốn của họ sẽ tăng trưởng mạnh mẽ vào năm 2024, tăng từ mức 48 tỷ USD chi tiêu vào năm 2023, chủ yếu là do việc mở rộng cơ sở hạ tầng AWS cho trí tuệ nhân tạo.
- Google đã chi 11 tỷ USD chỉ trong quý 4 năm 2023 để mở rộng máy chủ và trung tâm dữ liệu của mình. Họ thừa nhận rằng những khoản đầu tư này là để đáp ứng nhu cầu AI dự đoán và kỳ vọng tốc độ cũng như tổng số tiền chi tiêu cho cơ sở hạ tầng của họ sẽ tăng đáng kể vào năm 2024 do AI.
NVIDIA đã chi bao nhiêu cho phần cứng AI vào năm 2023
Giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang đã chào mời khoản đầu tư trị giá 1 nghìn tỷ USD vào việc tăng tốc trí tuệ nhân tạo trong vài năm tới. Gần đây, ông đã tăng gấp đôi dự báo đó lên 2 nghìn tỷ USD, được cho là do ông nhận thấy sự quan tâm từ những người chơi có chủ quyền. Các nhà phân tích tại Altimet dự kiến chi tiêu toàn cầu cho các trung tâm dữ liệu liên quan đến AI sẽ là 160 tỷ USD vào năm 2024 và hơn 200 tỷ USD vào năm 2025.
Bây giờ hãy so sánh những con số này với những con số do Web 3 cung cấp cho các nhà khai thác trung tâm dữ liệu độc lập để khích lệ họ mở rộng chi tiêu vốn cho phần cứng AI mới nhất:
- Tổng giá trị vốn hóa thị trường của tất cả các dự án cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung (DePIn) hiện là khoảng 40 tỷ USD, với giá trị vốn hóa thị trường của các token tương đối kém thanh khoản và phần lớn mang tính đầu cơ. Về cơ bản, giá trị vốn hóa thị trường của các mạng này bằng với ước tính giới hạn trên của tổng chi tiêu vốn của những người đóng góp, vì họ khích lệ việc xây dựng này bằng token của mình. Tuy nhiên, giá trị vốn hóa thị trường hiện tại ít được sử dụng vì nó đã được phát hành.
- Chà, hãy giả sử thêm 80 tỷ đô la (gấp đôi giá trị hiện tại) giá trị vốn hóa thị trường token DePIn riêng tư và công cộng khi khích lệ sẽ xuất hiện trên thị trường trong 3-5 năm tới và giả sử điều này hoàn toàn dành riêng cho các trường hợp sử dụng AI.
Ngay cả khi chúng tôi chia ước tính rất sơ bộ này cho 3 năm và so sánh giá trị đồng đô la của nó với số tiền mặt mà các nhà khai thác siêu quy mô chi tiêu chỉ trong năm 2024, thì rõ ràng rằng việc áp dụng khích lệ token cho sê-ri dự án Mạng “GPU phi tập trung” là không đủ.
Ngoài ra còn có nhu cầu hàng tỷ đô la từ các nhà đầu tư để hấp thụ token này, vì các nhà điều hành của các mạng này bán lượng lớn tiền xu được khai thác để trang trải các chi phí như chi phí vốn. Cần nhiều tỷ đô la hơn nữa để nâng cao giá trị của token này và khích lệ tăng trưởng của ngành xây dựng vượt qua các nhà khai thác siêu quy mô.
Tuy nhiên, một người có hiểu biết sâu sắc về cách hầu hết các máy chủ Web3 hiện đang hoạt động có thể mong đợi rằng một phần đáng kể của "cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung" thực sự đang chạy trên các dịch vụ đám mây của các nhà khai thác siêu quy mô này. Tất nhiên, nhu cầu về GPU và phần cứng dành riêng cho AI khác ngày càng tăng cũng đang thúc đẩy nguồn cung nhiều hơn, điều này cuối cùng sẽ khiến việc thuê hoặc mua chúng trên đám mây trở nên rẻ hơn. Ít nhất đó là những gì mọi người mong đợi.
Nhưng đồng thời, chúng ta cũng phải cân nhắc: Hiện Nvidia cần ưu tiên cung cấp cho khách hàng thế hệ GPU mới nhất. Đồng thời, Nvidia cũng đang bắt đầu cạnh tranh với các nhà cung cấp điện toán đám mây lớn nhất trên sân của mình, cung cấp dịch vụ nền tảng trí tuệ nhân tạo cho các khách hàng doanh nghiệp vốn đã bị khóa trong các máy chủ siêu quy mô. Điều này cuối cùng sẽ thúc đẩy họ xây dựng các trung tâm dữ liệu của riêng mình theo thời gian (về cơ bản là ăn vào lợi nhuận béo bở mà họ hiện đang được hưởng, rất khó xảy ra) hoặc hạn chế đáng kể việc bán phần cứng AI cho các nhà cung cấp đám mây mạng đối tác trong phạm vi.
Ngoài ra, các đối thủ của NVIDIA đã tung ra thêm phần cứng dành riêng cho AI, chủ yếu sử dụng cùng loại chip do NVIDIA sản xuất tại TSMC. Do đó, về cơ bản tất cả các công ty phần cứng AI hiện đang cạnh tranh năng lực sản xuất của TSMC. TSMC cũng cần ưu tiên một số khách hàng nhất định. Samsung và có khả năng là Intel (đang cố gắng sớm quay trở lại sản xuất chip tiên tiến) có thể đáp ứng nhu cầu bổ sung, nhưng TSMC hiện đang sản xuất hầu hết các chip liên quan đến AI của mình và đang mở rộng cũng như hiệu chỉnh quá trình cắt giảm. -Việc sản xuất chip cạnh (3 và 2 nm) sẽ mất nhiều năm.
Trên hết, tất cả hoạt động sản xuất chip tiên tiến hiện đang được thực hiện gần eo biển Đài Loan bởi TSMC của Đài Loan và Samsung của Hàn Quốc, với các cơ sở hiện đang được xây dựng ở Mỹ để bù đắp điều này (và dự kiến sẽ không được sản xuất trong vài năm tới). năm) Trước khi một thế hệ chip) được tung ra thị trường, rủi ro xung đột quân sự có thể trở thành hiện thực.
Cuối cùng, Trung Quốc phần lớn bị cắt đứt khỏi thế hệ phần cứng AI mới nhất do các hạn chế của Hoa Kỳ đối với Nvidia và TSMC, đồng thời đang cạnh tranh để giành lấy sức mạnh tính toán còn lại, như trường hợp của mạng Web3 DePIn. Không giống như Web3, các công ty Trung Quốc thực sự có các mô hình cạnh tranh của riêng họ, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) từ Baidu và Alibaba, vốn yêu cầu lượng lớn thiết bị thế hệ trước để chạy.
Do đó, do một hoặc sự kết hợp của các yếu tố trên, có một rủi ro không đáng kể là các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô sẽ hạn chế phần cứng AI của họ vào thời điểm cuộc chiến giành quyền thống trị của AI ngày càng gay gắt và được ưu tiên hơn so với quyền truy cập việc kinh doanh đám mây. người nhóm. Về cơ bản, đó là một kịch bản trong đó họ sử dụng tất cả khả năng điện toán đám mây liên quan đến AI cho mục đích riêng của mình và không cung cấp cho bất kỳ ai khác, đồng thời ngấu nghiến tất cả phần cứng mới nhất. Sau khi điều này xảy ra, nguồn cung điện toán còn lại sẽ có nhu cầu cao hơn từ những người chơi lớn khác, bao gồm cả các quốc gia có chủ quyền. Tuy nhiên, GPU cấp độ người tiêu dùng đang ngày càng trở nên kém cạnh tranh.
Rõ ràng, đây là một trường hợp cực đoan, nhưng đối với những người chơi lớn, phần thưởng quá lớn nên họ sẽ không lùi bước ngay cả khi tình trạng tắc nghẽn phần cứng vẫn còn. Điều này sẽ loại trừ các nhà khai thác phi tập trung như trung tâm dữ liệu thứ cấp và chủ sở hữu phần cứng cấp bán lẻ, những người chiếm phần lớn các nhà cung cấp Web3 DePIn, khỏi sự cạnh tranh.
mặt khác của đồng tiền
Trong khi những người sáng lập crypto không hề hay biết thì những gã khổng lồ AI đang theo dõi chặt chẽ crypto. Áp lực và cạnh tranh của chính phủ có thể buộc họ phải chấp nhận crypto để tránh bị đóng cửa hoặc bị quản lý chặt chẽ.
Người sáng lập Stability AI gần đây đã từ chức để bắt đầu "phi tập trung" công ty của mình, trong đó trong những gợi ý công khai sớm nhất. Anh ấy đã không giấu giếm kế hoạch tung ra token sau đợt IPO thành công của công ty trong những lần xuất hiện trước công chúng trước đây, điều này phần nào tiết lộ tính xác thực của động cơ dự định.
Tương tự như vậy, mặc dù Sam Altman không tham gia vào các hoạt động của Worldcoin , dự án crypto do ông đồng sáng lập, nhưng token của nó lại giao dịch với tư cách là đại lý của OpenAI. Chỉ có thời gian mới có thể trả lời liệu có cách nào để kết nối các dự án tiền tệ internet miễn phí với các dự án R&D trí tuệ nhân tạo hay không, nhưng đội ngũ Worldcoin dường như cũng nhận thức được rằng thị trường đang thử nghiệm giả thuyết này.
Đối với chúng tôi, điều hợp lý là những gã khổng lồ AI có thể khám phá những con đường khác nhau phi tập trung. Vấn đề chúng ta thấy ở đây là Web3 vẫn chưa đưa ra được giải pháp hữu ích. “Token quản trị” phần lớn là một meme và chỉ những token tránh kết nối trực tiếp rõ ràng giữa chủ sở hữu tài sản và sự phát triển cũng như hoạt động của mạng của họ, như $BTC và $ ETH, hiện mới thực sự là phi tập trung.
Khích lệ(dis) tương tự dẫn đến sự phát triển công nghệ chậm cũng ảnh hưởng đến việc phát triển các thiết kế khác nhau để quản lý mạng crypto. Đội ngũ khởi nghiệp chỉ cần dán nhãn “token quản trị” lên sản phẩm của họ với hy vọng tìm ra giải pháp và cuối cùng lại bị cuốn vào việc phân bổ nguồn lực xung quanh “sân quản trị”.
Tóm lại là
Cuộc đua trí tuệ nhân tạo đang diễn ra và mọi người đang thực hiện nó một cách rất nghiêm túc. Chúng ta không thể tìm ra lỗ hổng trong suy nghĩ của các công ty công nghệ lớn. Nhiều máy tính hơn có nghĩa là trí tuệ nhân tạo tốt hơn và trí tuệ nhân tạo tốt hơn có nghĩa là chi phí thấp hơn, thu nhập mới và thị thị phần mở rộng. Đối với chúng tôi, điều này có nghĩa là bong bóng là hợp lý, nhưng tất cả những kẻ lừa đảo vẫn sẽ bị loại trong trạng thái bồn chồn không thể tránh khỏi.
AI doanh nghiệp quy mô lớn tập trung đang thống trị không gian và các công ty khởi nghiệp hợp pháp đang gặp khó khăn để theo kịp. Không gian Web3 là người tham gia muộn nhưng đang tham gia cuộc đua. Thị trường thưởng cho các dự án AI crypto quá hào phóng, trong khi các công ty khởi nghiệp Web2 trong lĩnh vực này ít được khen thưởng hơn khi so sánh, khiến mối quan tâm của người sáng lập chuyển từ việc cung cấp sản phẩm sang thúc đẩy token tăng cao vào những thời điểm quan trọng. Và cơ hội để nắm bắt cơ hội là bắt kịp. đóng cửa nhanh chóng. Cho đến nay, chưa có bất kỳ cải tiến trực giao nào ở đây có thể vượt qua khả năng mở rộng quy mô điện toán để cạnh tranh.
Hiện nay có một phong trào mã nguồn mở đáng tin cậy xung quanh các mô hình hướng tới người tiêu dùng, ban đầu được thúc đẩy bởi một số người chơi tập trung, những người đã chọn cạnh tranh giành thị thị phần với các đối thủ cạnh tranh nguồn đóng lớn hơn (ví dụ: Meta, Stability AI). Nhưng giờ đây cộng đồng đang bắt kịp và gây áp lực lên các công ty AI hàng đầu. Những áp lực này sẽ tiếp tục tác động đến sự phát triển nguồn đóng của các sản phẩm AI, nhưng sẽ không có tác động thực chất cho đến khi mã nguồn mở bắt kịp. Đây là một cơ hội lớn khác cho không gian Web3, nhưng chỉ khi nó giải quyết được vấn đề đào tạo và suy luận mô hình phi tập trung.
Vì vậy, mặc dù bề ngoài có những cơ hội dành cho Sự lật đổ"cổ điển", nhưng thực tế lại không như vậy. Trí tuệ nhân tạo chủ yếu gắn liền với điện toán, trừ khi có sự đổi mới đột phá trong 3-5 năm tới thì tình trạng này không thể thay đổi được, điều này sẽ rất quan trọng trong việc xác định ai là người kiểm soát và chỉ đạo sự phát triển của trí tuệ nhân tạo.
Ngay cả khi nhu cầu thúc đẩy các nỗ lực từ phía cung, bản thân thị trường điện toán cũng không thể nở rộ và sự cạnh tranh giữa các nhà sản xuất bị hạn chế bởi các yếu tố cấu trúc như sản xuất chip và tính kinh tế theo quy mô.
Chúng tôi lạc quan về sự khéo léo của con người và tin rằng có những người đủ thông minh và cao thượng để cố gắng giải quyết các vấn đề về AI theo cách có lợi cho thế giới tự do thay vì sự kiểm soát của chính phủ hoặc doanh nghiệp từ trên xuống. Nhưng khả năng xảy ra có vẻ mong manh, tốt nhất thì đây cũng chỉ là một trò chơi đầu cơ và những người sáng lập Web3 quá bận rộn với lợi ích tài chính hơn là tác động đến thế giới thực.
