Baru-baru ini, harga saham NVIDIA mencapai rekor tertinggi baru, dan kemajuan model multimodal semakin memperkuat penghalang teknologi AI Web2. Dari penyelarasan semantik hingga pemahaman visual, dari嵌入 dimensi tinggi hingga penggabungan fitur, model kompleks sedang mengintegrasikan berbagai cara ekspresi dengan kecepatan yang mengejutkan, membangun sebuah puncak AI yang semakin tertutup. Pasar saham AS juga menunjukkan dukungannya terhadap bidang AI dengan tindakan nyata, baik di dunia cryptocurrency maupun saham AI, semuanya menunjukkan tren kenaikan kecil.
Namun, tampaknya gelombang ini tidak banyak terkait dengan bidang cryptocurrency. Apa yang kita lihat dari upaya Web3 AI, terutama perkembangan arah Agent dalam beberapa bulan terakhir, sepertinya memiliki penyimpangan arah: mencoba merakit sistem modular multimodal bergaya Web2 dengan struktur terdesentralisasi, yang sebenarnya merupakan ketidakselarasan ganda dalam teknologi dan pemikiran. Di zaman di mana keterkaitan modul sangat kuat, distribusi fitur sangat tidak stabil, dan kebutuhan daya komputasi semakin terkonsentrasi, modular multimodal sulit berdiri di Web3.
Masa depan Web3 AI tidak terletak pada peniruan sederhana, tetapi pada penghindaran strategis. Dari penyelarasan semantik di ruang berdimensi tinggi, hingga hambatan informasi dalam mekanisme perhatian, dan penyelarasan fitur di bawah kekuatan komputasi heterogen, semua ini adalah arah yang perlu dipertimbangkan secara serius.
Dilema Penyesuaian Semantik
Protokol Web3 AI atau Agent sulit untuk mewujudkan ruang embedding berdimensi tinggi. Sebagian besar Agen Web3 hanya mengemas API yang sudah ada menjadi modul independen, kekurangan ruang embedding pusat yang seragam dan mekanisme perhatian lintas modul, yang menyebabkan informasi tidak dapat berinteraksi dari berbagai sudut pandang dan tingkat antar modul, hanya dapat mengikuti jalur linier, memperlihatkan fungsi tunggal, dan tidak dapat membentuk optimasi siklus keseluruhan.
Permintaan agar Web3 AI mewujudkan ruang berdimensi tinggi, secara tidak langsung sama dengan meminta protokol Agent untuk mengembangkan semua antarmuka API yang terlibat secara mandiri, yang bertentangan dengan tujuan modularitasnya. Arsitektur berdimensi tinggi memerlukan pelatihan terpadu end-to-end atau optimasi kolaboratif: dari penangkapan sinyal hingga perhitungan strategi, hingga eksekusi dan pengendalian risiko, semua tahap berbagi satu set representasi dan fungsi kerugian yang sama.
Keterbatasan Mekanisme Perhatian
Web3 AI yang berbasis modular sulit untuk mencapai penjadwalan perhatian yang seragam. Mekanisme perhatian bergantung pada ruang Query-Key-Value yang seragam, di mana semua fitur input harus dipetakan ke ruang vektor berdimensi tinggi yang sama, agar dapat menghitung bobot dinamis melalui perkalian titik. Sementara API yang independen masing-masing mengembalikan data dalam format dan distribusi yang berbeda, tanpa lapisan penyisipan yang seragam, tidak mungkin membentuk satu set Q/K/V yang dapat berinteraksi.
Perhatian multi-kepala memungkinkan untuk secara paralel memperhatikan sumber informasi yang berbeda pada lapisan yang sama, kemudian mengagregasi hasilnya; sementara API independen sering kali merupakan pemanggilan linier, di mana keluaran setiap langkah hanya merupakan input untuk modul berikutnya, sehingga kurang memiliki kemampuan paralel dan penguatan dinamis multi-jalur.
Penggabungan Fitur yang Dangkal
Web3 AI saat ini berada pada tahap penyatuan fitur yang paling sederhana. Web2 AI cenderung melakukan pelatihan bersama dari ujung ke ujung, memproses fitur multimodal secara bersamaan dalam ruang dimensi tinggi, dan secara kolaboratif mengoptimalkan bersama dengan lapisan tugas hilir melalui lapisan perhatian dan lapisan penggabungan. Sementara itu, Web3 AI lebih banyak menggunakan pendekatan penyatuan modul diskrit, mengemas berbagai API sebagai Agen independen, dan kemudian menyusun label, nilai, atau peringatan ambang yang dihasilkan masing-masing secara sederhana, untuk pengambilan keputusan yang komprehensif oleh logika utama atau manusia.
Hambatan dan Peluang di Industri AI
Sistem multimodal AI Web2 telah menjadi proyek rekayasa yang sangat besar, dengan tuntutan yang sangat tinggi terhadap dana, data, daya komputasi, bakat, hingga kolaborasi organisasi, sehingga membentuk hambatan industri yang sangat kuat. Namun, pembentukan hambatan ini juga membawa peluang potensial bagi AI Web3.
Inti dari Web3 AI terletak pada desentralisasi, di mana jalur evolusinya tercermin dalam paralelisme tinggi, keterikatan rendah, dan kompatibilitas kekuatan komputasi heterogen. Ini membuat Web3 AI lebih unggul dalam skenario seperti komputasi tepi, cocok untuk struktur ringan, tugas yang mudah diparalelkan, dan dapat diberi insentif, seperti penyetelan LoRA, tugas pelatihan pasca-aligment perilaku, pelatihan dan penandaan data crowdsourced, pelatihan model dasar kecil, serta pelatihan kolaboratif perangkat tepi.
Strategi Pengembangan Masa Depan
Web3 AI harus menerapkan taktik "desa mengepung kota":
Masuk dari pinggiran, terlebih dahulu mengukuhkan pijakan di pasar kecil yang memiliki kekuatan lemah dan sedikit skenario pasar yang tertanam, secara bertahap mengumpulkan sumber daya dan pengalaman.
Menggabungkan titik dan bidang, mendorong secara melingkar, terus iterasi dan memperbarui produk dalam skenario aplikasi yang cukup kecil.
Tetap fleksibel dan lincah, dapat dengan cepat menyesuaikan diri untuk berbagai skenario, dapat beralih dengan fleksibel antara berbagai pasar kecil, dan mendekati bidang tujuan dengan kecepatan tercepat.
Hindari ketergantungan berlebihan pada infrastruktur, pertahankan arsitektur jaringan yang ringan untuk meningkatkan adaptabilitas dan daya tahan.
Hanya ketika keuntungan Web2 AI menghilang sepenuhnya, maka titik sakit yang ditinggalkannya adalah kesempatan nyata untuk Web3 AI. Sebelum itu, Web3 AI perlu memilih arah pengembangan dengan hati-hati, menghindari jatuh ke dalam perangkap menciptakan titik sakit sendiri, dan sebaliknya fokus pada pengumpulan kekuatan dalam skenario tepi, untuk mempersiapkan terobosan di masa depan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Dilema dan Terobosan Web3 AI: Jalan Perkembangan dari Peniruan ke Strategi Menghindar
Dilema dan Arah Masa Depan Web3 AI
Baru-baru ini, harga saham NVIDIA mencapai rekor tertinggi baru, dan kemajuan model multimodal semakin memperkuat penghalang teknologi AI Web2. Dari penyelarasan semantik hingga pemahaman visual, dari嵌入 dimensi tinggi hingga penggabungan fitur, model kompleks sedang mengintegrasikan berbagai cara ekspresi dengan kecepatan yang mengejutkan, membangun sebuah puncak AI yang semakin tertutup. Pasar saham AS juga menunjukkan dukungannya terhadap bidang AI dengan tindakan nyata, baik di dunia cryptocurrency maupun saham AI, semuanya menunjukkan tren kenaikan kecil.
Namun, tampaknya gelombang ini tidak banyak terkait dengan bidang cryptocurrency. Apa yang kita lihat dari upaya Web3 AI, terutama perkembangan arah Agent dalam beberapa bulan terakhir, sepertinya memiliki penyimpangan arah: mencoba merakit sistem modular multimodal bergaya Web2 dengan struktur terdesentralisasi, yang sebenarnya merupakan ketidakselarasan ganda dalam teknologi dan pemikiran. Di zaman di mana keterkaitan modul sangat kuat, distribusi fitur sangat tidak stabil, dan kebutuhan daya komputasi semakin terkonsentrasi, modular multimodal sulit berdiri di Web3.
Masa depan Web3 AI tidak terletak pada peniruan sederhana, tetapi pada penghindaran strategis. Dari penyelarasan semantik di ruang berdimensi tinggi, hingga hambatan informasi dalam mekanisme perhatian, dan penyelarasan fitur di bawah kekuatan komputasi heterogen, semua ini adalah arah yang perlu dipertimbangkan secara serius.
Dilema Penyesuaian Semantik
Protokol Web3 AI atau Agent sulit untuk mewujudkan ruang embedding berdimensi tinggi. Sebagian besar Agen Web3 hanya mengemas API yang sudah ada menjadi modul independen, kekurangan ruang embedding pusat yang seragam dan mekanisme perhatian lintas modul, yang menyebabkan informasi tidak dapat berinteraksi dari berbagai sudut pandang dan tingkat antar modul, hanya dapat mengikuti jalur linier, memperlihatkan fungsi tunggal, dan tidak dapat membentuk optimasi siklus keseluruhan.
Permintaan agar Web3 AI mewujudkan ruang berdimensi tinggi, secara tidak langsung sama dengan meminta protokol Agent untuk mengembangkan semua antarmuka API yang terlibat secara mandiri, yang bertentangan dengan tujuan modularitasnya. Arsitektur berdimensi tinggi memerlukan pelatihan terpadu end-to-end atau optimasi kolaboratif: dari penangkapan sinyal hingga perhitungan strategi, hingga eksekusi dan pengendalian risiko, semua tahap berbagi satu set representasi dan fungsi kerugian yang sama.
Keterbatasan Mekanisme Perhatian
Web3 AI yang berbasis modular sulit untuk mencapai penjadwalan perhatian yang seragam. Mekanisme perhatian bergantung pada ruang Query-Key-Value yang seragam, di mana semua fitur input harus dipetakan ke ruang vektor berdimensi tinggi yang sama, agar dapat menghitung bobot dinamis melalui perkalian titik. Sementara API yang independen masing-masing mengembalikan data dalam format dan distribusi yang berbeda, tanpa lapisan penyisipan yang seragam, tidak mungkin membentuk satu set Q/K/V yang dapat berinteraksi.
Perhatian multi-kepala memungkinkan untuk secara paralel memperhatikan sumber informasi yang berbeda pada lapisan yang sama, kemudian mengagregasi hasilnya; sementara API independen sering kali merupakan pemanggilan linier, di mana keluaran setiap langkah hanya merupakan input untuk modul berikutnya, sehingga kurang memiliki kemampuan paralel dan penguatan dinamis multi-jalur.
Penggabungan Fitur yang Dangkal
Web3 AI saat ini berada pada tahap penyatuan fitur yang paling sederhana. Web2 AI cenderung melakukan pelatihan bersama dari ujung ke ujung, memproses fitur multimodal secara bersamaan dalam ruang dimensi tinggi, dan secara kolaboratif mengoptimalkan bersama dengan lapisan tugas hilir melalui lapisan perhatian dan lapisan penggabungan. Sementara itu, Web3 AI lebih banyak menggunakan pendekatan penyatuan modul diskrit, mengemas berbagai API sebagai Agen independen, dan kemudian menyusun label, nilai, atau peringatan ambang yang dihasilkan masing-masing secara sederhana, untuk pengambilan keputusan yang komprehensif oleh logika utama atau manusia.
Hambatan dan Peluang di Industri AI
Sistem multimodal AI Web2 telah menjadi proyek rekayasa yang sangat besar, dengan tuntutan yang sangat tinggi terhadap dana, data, daya komputasi, bakat, hingga kolaborasi organisasi, sehingga membentuk hambatan industri yang sangat kuat. Namun, pembentukan hambatan ini juga membawa peluang potensial bagi AI Web3.
Inti dari Web3 AI terletak pada desentralisasi, di mana jalur evolusinya tercermin dalam paralelisme tinggi, keterikatan rendah, dan kompatibilitas kekuatan komputasi heterogen. Ini membuat Web3 AI lebih unggul dalam skenario seperti komputasi tepi, cocok untuk struktur ringan, tugas yang mudah diparalelkan, dan dapat diberi insentif, seperti penyetelan LoRA, tugas pelatihan pasca-aligment perilaku, pelatihan dan penandaan data crowdsourced, pelatihan model dasar kecil, serta pelatihan kolaboratif perangkat tepi.
Strategi Pengembangan Masa Depan
Web3 AI harus menerapkan taktik "desa mengepung kota":
Masuk dari pinggiran, terlebih dahulu mengukuhkan pijakan di pasar kecil yang memiliki kekuatan lemah dan sedikit skenario pasar yang tertanam, secara bertahap mengumpulkan sumber daya dan pengalaman.
Menggabungkan titik dan bidang, mendorong secara melingkar, terus iterasi dan memperbarui produk dalam skenario aplikasi yang cukup kecil.
Tetap fleksibel dan lincah, dapat dengan cepat menyesuaikan diri untuk berbagai skenario, dapat beralih dengan fleksibel antara berbagai pasar kecil, dan mendekati bidang tujuan dengan kecepatan tercepat.
Hindari ketergantungan berlebihan pada infrastruktur, pertahankan arsitektur jaringan yang ringan untuk meningkatkan adaptabilitas dan daya tahan.
Hanya ketika keuntungan Web2 AI menghilang sepenuhnya, maka titik sakit yang ditinggalkannya adalah kesempatan nyata untuk Web3 AI. Sebelum itu, Web3 AI perlu memilih arah pengembangan dengan hati-hati, menghindari jatuh ke dalam perangkap menciptakan titik sakit sendiri, dan sebaliknya fokus pada pengumpulan kekuatan dalam skenario tepi, untuk mempersiapkan terobosan di masa depan.