Cơ hội và thách thức trong phát triển Web3 AI

Gần đây, với việc giá cổ phiếu của NVIDIA tiếp tục tăng cao, sự tiến hóa của các mô hình đa phương thức dường như không gây ra sự hỗn loạn trong lĩnh vực AI Web2, mà ngược lại, còn làm sâu sắc thêm rào cản công nghệ. Từ việc căn chỉnh ngữ nghĩa đến hiểu biết thị giác, từ nhúng chiều cao đến hợp nhất đặc trưng, các mô hình phức tạp đang nhanh chóng tích hợp các cách diễn đạt của các phương thức khác nhau, xây dựng một đỉnh cao AI ngày càng khép kín.

Tuy nhiên, làn sóng này dường như không có liên quan nhiều đến lĩnh vực tiền điện tử. Các nỗ lực hiện tại của Web3 AI, đặc biệt là những khám phá gần đây trong hướng Agent, có sự sai lệch rõ rệt về phương hướng. Việc cố gắng lắp ráp một hệ thống mô-đun đa phương thức theo kiểu Web2 bằng cấu trúc phi tập trung thực tế là một sự sai lệch kép về công nghệ và tư duy.

Trong bối cảnh hiện tại, khi độ tương tác giữa các mô-đun rất mạnh, sự phân bố đặc trưng không ổn định cao và nhu cầu tính toán ngày càng tập trung, mô-đun đa phương thức khó có thể đứng vững trong Web3. Tương lai của Web3 AI không nằm ở việc bắt chước đơn giản, mà ở việc đi đường vòng chiến lược. Từ việc căn chỉnh ngữ nghĩa trong không gian nhiều chiều, đến nút thắt thông tin trong cơ chế chú ý, và đến việc căn chỉnh đặc trưng dưới sức mạnh tính toán dị thể, Web3 AI cần phải tìm ra con đường khác.

Web3 AI dựa trên mô hình đa phương thức phẳng, đang phải đối mặt với những thách thức nghiêm trọng trong việc căn chỉnh ngữ nghĩa. Việc thiếu không gian nhúng chiều cao dẫn đến việc thông tin từ các phương thức khác nhau khó có thể hòa hợp hiệu quả, ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể của mô hình. Đồng thời, không gian chiều thấp hạn chế thiết kế tinh vi của cơ chế chú ý, khiến cho mô hình khó nắm bắt được các mối liên hệ phức tạp giữa các phương thức.

Về mặt hợp nhất đặc trưng, Web3 AI hiện vẫn dừng lại ở giai đoạn ghép tĩnh đơn giản. Thiếu các biểu diễn độ cao thống nhất và chiến lược hợp nhất động, dẫn đến không thể tận dụng đầy đủ giá trị tiềm năng của dữ liệu đa mô thức.

Mặc dù rào cản công nghệ trong ngành AI đang ngày càng sâu sắc, nhưng cơ hội của Web3 AI có thể nằm ở chiến lược "nông thôn bao vây thành phố". Cần phải thử nghiệm quy mô nhỏ từ các tình huống biên, tìm kiếm các điểm đột phá trong cấu trúc nhẹ, nhiệm vụ dễ dàng song song và có thể khuyến khích. Ví dụ, có thể có cơ hội trong các lĩnh vực như tinh chỉnh LoRA, nhiệm vụ huấn luyện hậu hành vi, huấn luyện và gán nhãn dữ liệu crowdsourcing, huấn luyện mô hình cơ sở nhỏ và huấn luyện hợp tác trên thiết bị biên.

Tuy nhiên, các dự án Web3 AI cần duy trì tính linh hoạt, nhanh chóng điều chỉnh cho các tình huống khác nhau để phù hợp với nhu cầu thị trường đang thay đổi. Một kiến trúc mạng quá lớn và cứng nhắc có thể hạn chế tiềm năng phát triển của dự án.

Tổng thể, con đường phát triển của Web3 AI vẫn đầy thách thức, nhưng thông qua việc bố trí chiến lược và đổi mới liên tục, vẫn có hy vọng tìm ra những đột phá trong các lĩnh vực cụ thể, mở ra những khả năng mới cho tương lai của AI phi tập trung.