Недавно я общался с несколькими разработчиками, работающими в сфере web3AI Build, и обнаружил, что работа вокруг web3AI infra гораздо сложнее, чем я думал.
В настоящее время большинство активных AI проектов в web3 в значительной степени мемифицированы, хвастаются множеством неосуществимых и недостижимых историй. Ключевым моментом является то, что они привлекли большинство внимания и ликвидности за счет быстрого выпуска токенов и последующего краха краткосрочных пузырей (отрицательный EV). Это в основном связано с тем, что нарратив AI + Crypto стал слишком привлекательным, в то время как его реальные приложения сталкиваются с большими вызовами, и изначально это естественно стало очагом пузырей, основанных на нарративе.
Инфраструктура web3AI по сути представляет собой реконструкцию инфраструктуры web2 AI, которая в большинстве случаев требует много усилий без ощутимой выгоды. Это похоже на то, как когда-то Crypto бросало вызов централизованности под именем децентрализации: в течение долгого времени создание децентрализованных сетевых архитектур подвергалось критике за бессмысленность повторного строительства, пока позже сценарии применения DeFi не нашли некоторые точки захвата ценности.
Текущая ситуация web3AI ничем не отличается от изначального видения децентрализованного Crypto. Большинство людей все еще привыкли легко сказать: «Какова польза от web3AI?» Но не стоит забывать, что децентрализованная агрегация вычислительных мощностей, распределенное рассуждение и сеть распределенной разметки данных и т.д. могут найти точки входа в отношении стоимости обучения, производительности и практичности. Можно сказать, что впереди нас ждут препятствия и долгий путь, но это имеет огромное значение;
Строительство и расширение инфраструктуры web3AI требует значительных затрат на экспериментирование и должно опираться на сильный рационализм. Например, всем известно, что для web3AI необходимо создание уровня данных, но очистка огромных объемов данных как на блокчейне, так и вне его требует значительных затрат на обслуживание серверов и разработку. Кроме того, затраты на подключение зрелых API web3AI, а также мощность вычислений и настройка алгоритмов также требуют инвестиций. Если эти затраты сосредоточить на приложениях Agent, можно быстро разработать модели коммерческой монетизации, но если сосредоточиться на уровне инфраструктуры, в условиях текущего рынка, где технические нарративы не так популярны, это является вызовом для многих команд разработчиков.
Что еще более проблематично, так это то, что, в отличие от традиционной инфраструктуры web2, web3 AI также должен решить проблему координации данных вне сети и проверки в сети, механизм распределения и обновления моделей в P2P-сети, а также сложный дизайн замены традиционных бизнес-моделей стимулами токеномики. Тем не менее, недальновидность капитала и спекулятивная атмосфера рыночных предпочтений привели к тому, что некоторые горячие деньги потекли в приложения Agent, которые спешно запускаются в Интернет исключительно ради горячих точек, что затрудняет получение достаточной поддержки для команд, которые действительно работают на уровне инфраструктуры.
Проблема иллюзий, связанная с большими моделями, совместимыми с атрибутом «черного ящика» веб3AI инфраструктуры, создает огромные вызовы безопасности и надежности в определенных сценариях. Смотрим на @SlowMist_Team
Недавние результаты по уязвимостям безопасности MCP показывают, что профессиональный аудит безопасности вокруг MCP уже может поддерживать позиционирование Slow Mist как компании по аудиту ИИ в будущем. Это всего лишь конкретный пример, который подтверждает существование множества неизвестных проблем безопасности при подключении ИИ LLMs как базового источника данных к веб3 AI инфраструктуре. Однако проблемы вокруг веб3 AI инфраструктуры не ограничиваются этим, также существует направление, связанное с построением проверяемых вычислительных рамок через веб3 криптографическую верификацию и механизмы консенсуса в блокчейне, чтобы гарантировать, что процесс вывода ИИ может быть отслежен и проверен.
На самом деле, надежная валидация и вычислительная структура ИИ являются основными областями, которые необходимо преодолеть инфраструктуре web3AI. В настоящее время большие модели сталкиваются с серьезными ограничениями в использовании в таких профессиональных областях, как финансы, здравоохранение и юриспруденция, из-за невозможности предоставления проверяемости процесса вывода. Созревание web3 AI infra, такое как базовый уровень zkVM, децентрализованная сеть Oracle, децентрализованные решения для памяти и так далее, может создать для ИИ проверяемую и доказуемую вычислительную структуру, что в корне поможет ИИ быстро развиваться в специфических сценариях.
Выше.
Путь к созданию инфраструктуры и приложений web3AI не будет быстрым, это длинный марафон. Тот, кто сможет действительно построить инфраструктуру и экосистему приложений, решающих реальные проблемы, тот, кто сможет сбалансировать между хайпом и ценностью в процессе выхода на рынок, тот, кто сможет найти реальные бизнес-замыкания, сохраняя при этом технологическую дальновидность, тот и станет тем, кто действительно улыбнется в конце среди всех в этой отрасли.
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
Путешествие по строительству инфраструктуры и приложений Web3 AI — это длинный марафон.
Автор: Haotian
Недавно я общался с несколькими разработчиками, работающими в сфере web3AI Build, и обнаружил, что работа вокруг web3AI infra гораздо сложнее, чем я думал.
В настоящее время большинство активных AI проектов в web3 в значительной степени мемифицированы, хвастаются множеством неосуществимых и недостижимых историй. Ключевым моментом является то, что они привлекли большинство внимания и ликвидности за счет быстрого выпуска токенов и последующего краха краткосрочных пузырей (отрицательный EV). Это в основном связано с тем, что нарратив AI + Crypto стал слишком привлекательным, в то время как его реальные приложения сталкиваются с большими вызовами, и изначально это естественно стало очагом пузырей, основанных на нарративе.
Инфраструктура web3AI по сути представляет собой реконструкцию инфраструктуры web2 AI, которая в большинстве случаев требует много усилий без ощутимой выгоды. Это похоже на то, как когда-то Crypto бросало вызов централизованности под именем децентрализации: в течение долгого времени создание децентрализованных сетевых архитектур подвергалось критике за бессмысленность повторного строительства, пока позже сценарии применения DeFi не нашли некоторые точки захвата ценности.
Текущая ситуация web3AI ничем не отличается от изначального видения децентрализованного Crypto. Большинство людей все еще привыкли легко сказать: «Какова польза от web3AI?» Но не стоит забывать, что децентрализованная агрегация вычислительных мощностей, распределенное рассуждение и сеть распределенной разметки данных и т.д. могут найти точки входа в отношении стоимости обучения, производительности и практичности. Можно сказать, что впереди нас ждут препятствия и долгий путь, но это имеет огромное значение;
Что еще более проблематично, так это то, что, в отличие от традиционной инфраструктуры web2, web3 AI также должен решить проблему координации данных вне сети и проверки в сети, механизм распределения и обновления моделей в P2P-сети, а также сложный дизайн замены традиционных бизнес-моделей стимулами токеномики. Тем не менее, недальновидность капитала и спекулятивная атмосфера рыночных предпочтений привели к тому, что некоторые горячие деньги потекли в приложения Agent, которые спешно запускаются в Интернет исключительно ради горячих точек, что затрудняет получение достаточной поддержки для команд, которые действительно работают на уровне инфраструктуры.
Недавние результаты по уязвимостям безопасности MCP показывают, что профессиональный аудит безопасности вокруг MCP уже может поддерживать позиционирование Slow Mist как компании по аудиту ИИ в будущем. Это всего лишь конкретный пример, который подтверждает существование множества неизвестных проблем безопасности при подключении ИИ LLMs как базового источника данных к веб3 AI инфраструктуре. Однако проблемы вокруг веб3 AI инфраструктуры не ограничиваются этим, также существует направление, связанное с построением проверяемых вычислительных рамок через веб3 криптографическую верификацию и механизмы консенсуса в блокчейне, чтобы гарантировать, что процесс вывода ИИ может быть отслежен и проверен.
На самом деле, надежная валидация и вычислительная структура ИИ являются основными областями, которые необходимо преодолеть инфраструктуре web3AI. В настоящее время большие модели сталкиваются с серьезными ограничениями в использовании в таких профессиональных областях, как финансы, здравоохранение и юриспруденция, из-за невозможности предоставления проверяемости процесса вывода. Созревание web3 AI infra, такое как базовый уровень zkVM, децентрализованная сеть Oracle, децентрализованные решения для памяти и так далее, может создать для ИИ проверяемую и доказуемую вычислительную структуру, что в корне поможет ИИ быстро развиваться в специфических сценариях.
Выше.
Путь к созданию инфраструктуры и приложений web3AI не будет быстрым, это длинный марафон. Тот, кто сможет действительно построить инфраструктуру и экосистему приложений, решающих реальные проблемы, тот, кто сможет сбалансировать между хайпом и ценностью в процессе выхода на рынок, тот, кто сможет найти реальные бизнес-замыкания, сохраняя при этом технологическую дальновидность, тот и станет тем, кто действительно улыбнется в конце среди всех в этой отрасли.