Le cadre de vérification et de calcul de confiance de l'IA est le domaine central que l'infrastructure web3AI doit conquérir.
Rédigé par : Haotian
Récemment, j'ai discuté avec de nombreux développeurs de premier plan dans le domaine de web3AI Build et j'ai découvert que travailler autour de l'infrastructure web3AI est beaucoup plus complexe que prévu :
Actuellement, la plupart des projets d'IA actifs dans le web3 sont généralement MEME-isés, vantant de nombreuses histoires impossibles à réaliser et à concrétiser. L'essentiel est qu'ils attirent l'attention et la liquidité de la plupart grâce à une émission rapide de jetons sur le marché, ainsi qu'à un désastre après l'éclatement de la bulle à court terme (EV négatif). Cela est principalement dû à la narration AI + Crypto qui est devenue trop sexy, tandis que les défis de son application concrète sont trop grands, ce qui en fait naturellement une zone de catastrophe pour les bulles basées sur la narration dès le départ;
L'infrastructure web3AI est essentiellement une reconstruction de l'infrastructure AI web2, et la plupart du temps, elle est ingrate. C'est un peu comme lorsque Crypto a défié la centralisation sous le prétexte de décentralisation ; pendant longtemps, la construction d'architectures réseau décentralisées a été critiquée comme étant une répétition inutile, jusqu'à ce que les cas d'utilisation du DeFi trouvent quelques points de capture de valeur.
La situation actuelle de web3AI n'est pas différente de la vision initiale de la Crypto décentralisée. La plupart des gens ont encore l'habitude de dire légèrement : « À quoi sert web3AI ? » Mais n'oublions pas que l'agrégation de puissance de calcul décentralisée, l'inférence distribuée et les réseaux de marquage de données distribués, etc., peuvent tous trouver des cas d'utilisation en termes de coût d'entraînement, de performance et d'utilité. On ne peut que dire que le chemin à parcourir est long et semé d'embûches, mais il est d'une grande importance ;
Le coût de la construction et de l'expansion de l'infrastructure web3AI pendant la période d'essai et d'erreur est relativement élevé, nécessitant un fort soutien rationaliste. Par exemple, il est bien connu que le web3AI nécessite la construction d'une couche de données, mais le nettoyage de grandes quantités de données on-chain et off-chain nécessite un grand nombre de serveurs pour l'exploitation et le développement, tandis que le coût d'intégration des API web3AI matures, ainsi que les coûts liés à la puissance de calcul et au réglage des algorithmes, doivent également être pris en compte. Si ces investissements sont concentrés sur les applications d'Agent, ils peuvent rapidement explorer des modes de monétisation commerciale, mais si l'accent est mis sur la couche infra, dans le contexte actuel du marché où le récit technologique n'est pas si populaire, cela représente un défi pour de nombreuses équipes de développeurs.
Le problème est que, contrairement aux infrastructures traditionnelles du web2, le web3 AI doit également résoudre les problèmes de collaboration entre les données hors chaîne et la validation sur chaîne, les mécanismes de distribution et de mise à jour des modèles dans un réseau P2P, ainsi que la conception complexe de l'incitation par Tokenomics en remplacement des modèles commerciaux traditionnels, etc. L'aveuglement à court terme des capitaux et l'atmosphère de spéculation du marché ont conduit certains capitaux à se diriger vers des applications Agent lancées à la hâte uniquement pour profiter de la tendance, rendant plus difficile pour les équipes qui travaillent réellement au niveau des infrastructures d'obtenir un soutien adéquat.
Les problèmes d'illusion liés aux grands modèles compatibles avec les attributs de "boîte noire" dans l'infrastructure web3AI posent d'énormes défis en termes de sécurité et de fiabilité dans certains scénarios. Voir @SlowMist_Team
Récemment, les résultats concernant les vulnérabilités de sécurité de MCP montrent que l'audit de sécurité professionnel autour de MCP peut déjà soutenir la position future de Slow Mist en tant qu'entreprise d'audit AI. C'est juste un cas concret qui valide les divers défis de sécurité inconnus liés à l'intégration des LLMs AI en tant que source de données de base dans l'infrastructure AI web3. Mais les problèmes liés à l'infrastructure AI web3 ne s'arrêtent pas là, il y a également la construction d'un cadre de calcul vérifiable via la vérification cryptographique web3 et le mécanisme de consensus on-chain, pour garantir que le processus d'inférence AI puisse être retracé et vérifié, entre autres.
En fait, le cadre de vérification et de calcul fiable de l’IA est le domaine central que l’infrastructure web3AI surmontera. Lorsque le grand modèle actuel traite d’informations très sensibles telles que la finance, les soins médicaux et le droit, le taux d’adoption dans le domaine professionnel est considérablement limité car il ne peut pas fournir la vérifiabilité du processus d’inférence. La maturité de l’infrastructure d’IA web3, telle que la sous-couche zkVM, le réseau Oracle décentralisé, la solution de mémoire décentralisée, etc., peut créer un ensemble de cadres informatiques vérifiables et prouvables pour l’IA, et aider fondamentalement l’IA à réaliser une expansion rapide des scénarios verticaux.
Au-dessus.
Le parcours de construction d'infrastructure et d'applications de web3AI ne sera pas rapide, mais plutôt une longue course de marathon. Ceux qui parviendront réellement à construire une infrastructure et un écosystème d'applications résolvant des problèmes réels, ceux qui pourront équilibrer la relation entre le battage médiatique et la valeur lors du processus de mise sur le marché, ceux qui trouveront un véritable cercle commercial tout en maintenant une perspective technologique, seront ceux qui riront vraiment en dernier dans l'industrie.
Le contenu est fourni à titre de référence uniquement, il ne s'agit pas d'une sollicitation ou d'une offre. Aucun conseil en investissement, fiscalité ou juridique n'est fourni. Consultez l'Avertissement pour plus de détails sur les risques.
Le parcours de construction d'infrastructure et d'application de Web3 AI est une longue course de marathon.
Rédigé par : Haotian
Récemment, j'ai discuté avec de nombreux développeurs de premier plan dans le domaine de web3AI Build et j'ai découvert que travailler autour de l'infrastructure web3AI est beaucoup plus complexe que prévu :
Actuellement, la plupart des projets d'IA actifs dans le web3 sont généralement MEME-isés, vantant de nombreuses histoires impossibles à réaliser et à concrétiser. L'essentiel est qu'ils attirent l'attention et la liquidité de la plupart grâce à une émission rapide de jetons sur le marché, ainsi qu'à un désastre après l'éclatement de la bulle à court terme (EV négatif). Cela est principalement dû à la narration AI + Crypto qui est devenue trop sexy, tandis que les défis de son application concrète sont trop grands, ce qui en fait naturellement une zone de catastrophe pour les bulles basées sur la narration dès le départ;
L'infrastructure web3AI est essentiellement une reconstruction de l'infrastructure AI web2, et la plupart du temps, elle est ingrate. C'est un peu comme lorsque Crypto a défié la centralisation sous le prétexte de décentralisation ; pendant longtemps, la construction d'architectures réseau décentralisées a été critiquée comme étant une répétition inutile, jusqu'à ce que les cas d'utilisation du DeFi trouvent quelques points de capture de valeur.
La situation actuelle de web3AI n'est pas différente de la vision initiale de la Crypto décentralisée. La plupart des gens ont encore l'habitude de dire légèrement : « À quoi sert web3AI ? » Mais n'oublions pas que l'agrégation de puissance de calcul décentralisée, l'inférence distribuée et les réseaux de marquage de données distribués, etc., peuvent tous trouver des cas d'utilisation en termes de coût d'entraînement, de performance et d'utilité. On ne peut que dire que le chemin à parcourir est long et semé d'embûches, mais il est d'une grande importance ;
Le problème est que, contrairement aux infrastructures traditionnelles du web2, le web3 AI doit également résoudre les problèmes de collaboration entre les données hors chaîne et la validation sur chaîne, les mécanismes de distribution et de mise à jour des modèles dans un réseau P2P, ainsi que la conception complexe de l'incitation par Tokenomics en remplacement des modèles commerciaux traditionnels, etc. L'aveuglement à court terme des capitaux et l'atmosphère de spéculation du marché ont conduit certains capitaux à se diriger vers des applications Agent lancées à la hâte uniquement pour profiter de la tendance, rendant plus difficile pour les équipes qui travaillent réellement au niveau des infrastructures d'obtenir un soutien adéquat.
Récemment, les résultats concernant les vulnérabilités de sécurité de MCP montrent que l'audit de sécurité professionnel autour de MCP peut déjà soutenir la position future de Slow Mist en tant qu'entreprise d'audit AI. C'est juste un cas concret qui valide les divers défis de sécurité inconnus liés à l'intégration des LLMs AI en tant que source de données de base dans l'infrastructure AI web3. Mais les problèmes liés à l'infrastructure AI web3 ne s'arrêtent pas là, il y a également la construction d'un cadre de calcul vérifiable via la vérification cryptographique web3 et le mécanisme de consensus on-chain, pour garantir que le processus d'inférence AI puisse être retracé et vérifié, entre autres.
En fait, le cadre de vérification et de calcul fiable de l’IA est le domaine central que l’infrastructure web3AI surmontera. Lorsque le grand modèle actuel traite d’informations très sensibles telles que la finance, les soins médicaux et le droit, le taux d’adoption dans le domaine professionnel est considérablement limité car il ne peut pas fournir la vérifiabilité du processus d’inférence. La maturité de l’infrastructure d’IA web3, telle que la sous-couche zkVM, le réseau Oracle décentralisé, la solution de mémoire décentralisée, etc., peut créer un ensemble de cadres informatiques vérifiables et prouvables pour l’IA, et aider fondamentalement l’IA à réaliser une expansion rapide des scénarios verticaux.
Au-dessus.
Le parcours de construction d'infrastructure et d'applications de web3AI ne sera pas rapide, mais plutôt une longue course de marathon. Ceux qui parviendront réellement à construire une infrastructure et un écosystème d'applications résolvant des problèmes réels, ceux qui pourront équilibrer la relation entre le battage médiatique et la valeur lors du processus de mise sur le marché, ceux qui trouveront un véritable cercle commercial tout en maintenant une perspective technologique, seront ceux qui riront vraiment en dernier dans l'industrie.