Recentemente, desenvolvedores de ponta da web3AI Build conversaram bastante, e descobriram que trabalhar em torno da infraestrutura web3AI é muito mais complexo do que imaginavam:
1）Atualmente, a maioria dos projetos de IA ativos em web3 são amplamente MEME-izados, exagerando histórias que não podem ser realizadas ou implementadas. O ponto chave é que, ao emitir moedas rapidamente, conseguiram atrair a maior parte da atenção e liquidez do mercado, além do caos resultante do colapso da bolha de curto prazo (EV negativo). Isso se deve principalmente ao fato de que a narrativa de IA + Crypto se tornou muito sedutora, enquanto os desafios para sua aplicação prática são enormes, resultando em uma bolha focada na emissão de moedas desde o início.
2）A infraestrutura web3AI é essencialmente uma reestruturação da infraestrutura de IA web2, e na maior parte do tempo é um esforço ingrato. É como quando o Crypto desafiou a centralização em nome da descentralização; durante muito tempo, a construção de uma arquitetura de rede descentralizada foi criticada por ser uma construção repetitiva sem sentido, até que os cenários de aplicação da DeFi posteriormente encontraram alguns pontos de captura de valor.
Atualmente, a situação do web3AI é semelhante à visão inicial de descentralização do Crypto. A maioria das pessoas ainda se acostuma a dizer superficialmente "qual é a utilidade do web3AI"? Mas não se esqueça de que a agregação de poder computacional descentralizado, a inferência distribuída e as redes de rotulagem de dados distribuídos, entre outras, podem encontrar cenários de aplicação em termos de custo de treinamento, desempenho e utilidade. Só podemos dizer que o caminho à frente é difícil e longo, mas de grande importância;
3）O custo de construção e expansão da infraestrutura web3AI durante o período de experimentação é bastante elevado, necessitando de um forte suporte racionalista. Por exemplo, é sabido que o web3AI requer a construção de uma camada de dados, mas a limpeza de grandes volumes de dados on-chain e off-chain requer uma grande quantidade de manutenção de servidores e custos de desenvolvimento. Além disso, os custos de integração de APIs maduras de web3AI, assim como o ajuste fino de capacidade de computação e algoritmos, também exigem investimentos. Se esses custos forem focados em aplicações de Agent, é possível explorar rapidamente um modelo de monetização comercial. No entanto, se o foco estiver na camada de infraestrutura, em um contexto de mercado onde a narrativa tecnológica atual não é tão popular, isso representa um desafio para muitas equipes de desenvolvedores.
O que torna tudo mais complicado é que, ao contrário da infraestrutura tradicional web2, a web3 AI também precisa resolver o problema da coordenação entre dados off-chain e validação on-chain, o mecanismo de distribuição e atualização de modelos em redes P2P, e o design complexo que substitui os modelos de negócios tradicionais com incentivos de Tokenomics, entre outros. Além disso, a visão de curto prazo do capital e o clima de especulação do mercado fizeram com que algum capital quente fosse direcionado para aplicações de Agent que foram lançadas às pressas apenas para aproveitar a tendência, resultando em que as equipes que realmente estão trabalhando na camada de infraestrutura tenham dificuldade em obter apoio suficiente.
O problema da ilusão existente em grandes modelos compatíveis com a propriedade "caixa preta" da infra web3AI apresenta enormes desafios de segurança e confiabilidade em cenários específicos. Vendo @SlowMist_Team
Recentemente, as saídas relacionadas a vulnerabilidades de segurança do MCP indicam que a auditoria de segurança profissional em torno do MCP já pode sustentar a futura posição da Slow Mist como uma empresa de auditoria de IA. Este é apenas um caso concreto, validando os vários desafios de segurança desconhecidos que existem quando os LLMs de IA são integrados como fontes de dados principais na infraestrutura de IA do web3. No entanto, as questões em torno da infraestrutura de IA do web3 vão muito além disso; também há a construção de uma estrutura de computação verificável através da verificação criptográfica do web3 e mecanismos de consenso em cadeia, para garantir que o processo de raciocínio da IA possa ser rastreado e verificado, entre outras direções.
Na verdade, a estrutura confiável de verificação e computação da IA é a área central que a infra web3AI superará. Quando o modelo grande atual lida com informações altamente sensíveis, como finanças, assistência médica e direito, a taxa de adoção no campo profissional é muito limitada porque não pode fornecer a verificabilidade do processo de inferência. A maturidade da infraestrutura de IA web3, como zkVM underlay, rede Oracle descentralizada, solução de memória descentralizada, etc., pode construir um conjunto de estruturas de computação verificáveis e prováveis para IA e, fundamentalmente, ajudar a IA a alcançar uma rápida expansão de cenários verticais.
Acima.
A construção de infra e a jornada de construção de aplicações do web3AI não será feita de uma só vez, mas sim uma longa maratona. Quem conseguir realmente construir infra e ecossistemas de aplicações que resolvam problemas reais, quem conseguir equilibrar a relação entre hype e valor no processo de Go-To-Market, quem conseguir encontrar um ciclo comercial viável enquanto mantém a visão técnica à frente, será quem realmente sairá vitorioso na indústria.
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A construção de infra e a jornada de construção de aplicações do Web3 AI é uma longa maratona.
Escrito por: Haotian
Recentemente, desenvolvedores de ponta da web3AI Build conversaram bastante, e descobriram que trabalhar em torno da infraestrutura web3AI é muito mais complexo do que imaginavam:
1）Atualmente, a maioria dos projetos de IA ativos em web3 são amplamente MEME-izados, exagerando histórias que não podem ser realizadas ou implementadas. O ponto chave é que, ao emitir moedas rapidamente, conseguiram atrair a maior parte da atenção e liquidez do mercado, além do caos resultante do colapso da bolha de curto prazo (EV negativo). Isso se deve principalmente ao fato de que a narrativa de IA + Crypto se tornou muito sedutora, enquanto os desafios para sua aplicação prática são enormes, resultando em uma bolha focada na emissão de moedas desde o início.
2）A infraestrutura web3AI é essencialmente uma reestruturação da infraestrutura de IA web2, e na maior parte do tempo é um esforço ingrato. É como quando o Crypto desafiou a centralização em nome da descentralização; durante muito tempo, a construção de uma arquitetura de rede descentralizada foi criticada por ser uma construção repetitiva sem sentido, até que os cenários de aplicação da DeFi posteriormente encontraram alguns pontos de captura de valor.
Atualmente, a situação do web3AI é semelhante à visão inicial de descentralização do Crypto. A maioria das pessoas ainda se acostuma a dizer superficialmente "qual é a utilidade do web3AI"? Mas não se esqueça de que a agregação de poder computacional descentralizado, a inferência distribuída e as redes de rotulagem de dados distribuídos, entre outras, podem encontrar cenários de aplicação em termos de custo de treinamento, desempenho e utilidade. Só podemos dizer que o caminho à frente é difícil e longo, mas de grande importância;
3）O custo de construção e expansão da infraestrutura web3AI durante o período de experimentação é bastante elevado, necessitando de um forte suporte racionalista. Por exemplo, é sabido que o web3AI requer a construção de uma camada de dados, mas a limpeza de grandes volumes de dados on-chain e off-chain requer uma grande quantidade de manutenção de servidores e custos de desenvolvimento. Além disso, os custos de integração de APIs maduras de web3AI, assim como o ajuste fino de capacidade de computação e algoritmos, também exigem investimentos. Se esses custos forem focados em aplicações de Agent, é possível explorar rapidamente um modelo de monetização comercial. No entanto, se o foco estiver na camada de infraestrutura, em um contexto de mercado onde a narrativa tecnológica atual não é tão popular, isso representa um desafio para muitas equipes de desenvolvedores.
O que torna tudo mais complicado é que, ao contrário da infraestrutura tradicional web2, a web3 AI também precisa resolver o problema da coordenação entre dados off-chain e validação on-chain, o mecanismo de distribuição e atualização de modelos em redes P2P, e o design complexo que substitui os modelos de negócios tradicionais com incentivos de Tokenomics, entre outros. Além disso, a visão de curto prazo do capital e o clima de especulação do mercado fizeram com que algum capital quente fosse direcionado para aplicações de Agent que foram lançadas às pressas apenas para aproveitar a tendência, resultando em que as equipes que realmente estão trabalhando na camada de infraestrutura tenham dificuldade em obter apoio suficiente.
Recentemente, as saídas relacionadas a vulnerabilidades de segurança do MCP indicam que a auditoria de segurança profissional em torno do MCP já pode sustentar a futura posição da Slow Mist como uma empresa de auditoria de IA. Este é apenas um caso concreto, validando os vários desafios de segurança desconhecidos que existem quando os LLMs de IA são integrados como fontes de dados principais na infraestrutura de IA do web3. No entanto, as questões em torno da infraestrutura de IA do web3 vão muito além disso; também há a construção de uma estrutura de computação verificável através da verificação criptográfica do web3 e mecanismos de consenso em cadeia, para garantir que o processo de raciocínio da IA possa ser rastreado e verificado, entre outras direções.
Na verdade, a estrutura confiável de verificação e computação da IA é a área central que a infra web3AI superará. Quando o modelo grande atual lida com informações altamente sensíveis, como finanças, assistência médica e direito, a taxa de adoção no campo profissional é muito limitada porque não pode fornecer a verificabilidade do processo de inferência. A maturidade da infraestrutura de IA web3, como zkVM underlay, rede Oracle descentralizada, solução de memória descentralizada, etc., pode construir um conjunto de estruturas de computação verificáveis e prováveis para IA e, fundamentalmente, ajudar a IA a alcançar uma rápida expansão de cenários verticais.
Acima.
A construção de infra e a jornada de construção de aplicações do web3AI não será feita de uma só vez, mas sim uma longa maratona. Quem conseguir realmente construir infra e ecossistemas de aplicações que resolvam problemas reais, quem conseguir equilibrar a relação entre hype e valor no processo de Go-To-Market, quem conseguir encontrar um ciclo comercial viável enquanto mantém a visão técnica à frente, será quem realmente sairá vitorioso na indústria.