Quan sát các xu hướng khác nhau trong lĩnh vực AI tổng quát trong tháng qua, tôi nhận thấy một logic tiến hóa rất thú vị: web2AI từ tập trung hóa —> phân tán, web3AI từ xác minh khái niệm —> tính thực tiễn. Cả hai đang tăng tốc hòa nhập.
1) Chúng ta hãy xem xét sự phát triển của web2AI, trí thông minh địa phương của Apple và sự phổ biến của các mô hình AI ngoại tuyến khác nhau phản ánh rằng các mô hình AI đang trở nên nhẹ nhàng và thuận tiện hơn. Điều này cho chúng ta biết rằng nhà cung cấp AI không còn giới hạn ở các trung tâm dịch vụ đám mây quy mô lớn mà có thể được triển khai trên điện thoại di động, thiết bị biên và thậm chí cả thiết bị đầu cuối IoT.
Câu hỏi đặt ra là, khi vật mang AI trở nên phân tán cao, làm thế nào để đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu và độ tin cậy của việc ra quyết định giữa các phiên bản AI phi tập trung này?
Có một logic nhu cầu ở đây: Tiến bộ công nghệ (giảm trọng lượng mô hình) → Thay đổi phương thức triển khai (cơ sở phân tán) → Nhu cầu mới phát sinh (xác minh phi tập trung).
2) Nhìn vào con đường phát triển của web3AI, hầu hết các dự án AI Agent ban đầu đều bị chi phối bởi các thuộc tính MEME, nhưng trong thời gian gần đây, thị trường đã chuyển từ sự cường điệu của bệ phóng đơn giản sang xây dựng có hệ thống cơ sở hạ tầng AI layer1 với kiến trúc thấp hơn.
Có một logic cung cấp đang dần trở nên rõ ràng: Sự hưng phấn của MEME giảm nhiệt (bong bóng được làm sạch) → Nhu cầu cơ sở hạ tầng xuất hiện (được thúc đẩy bởi nhu cầu thiết yếu) → Xuất hiện sự phân công chuyên môn (tối ưu hóa hiệu quả) → Hiệu ứng hợp tác sinh thái (giá trị mạng).
Bạn thấy đấy, "điểm yếu" của nhu cầu web2AI đang dần tiếp cận "điểm mạnh" mà web3AI có thể cung cấp. Đường tiến hóa của web2AI và web3AI đang dần đạt được giao điểm.
web2AI về mặt kỹ thuật ngày càng trưởng thành, nhưng thiếu động lực kinh tế và cơ chế quản trị; web3AI có sự đổi mới trong mô hình kinh tế, nhưng việc thực hiện kỹ thuật lại tụt hậu so với web2. Sự kết hợp của hai bên sẽ bổ sung cho nhau những lợi thế.
Trên thực tế, sự kết hợp của cả hai đang tạo ra một mô hình AI mới với "tính toán hiệu quả" ngoài chuỗi và "xác minh nhanh chóng" trên chuỗi.
Trong khuôn khổ này, AI không còn chỉ là công cụ, mà là một người tham gia có danh tính kinh tế; trọng tâm của tài nguyên như sức mạnh tính toán, dữ liệu, suy luận sẽ ở ngoại tuyến, nhưng cũng cần một mạng xác minh nhẹ.
Sự kết hợp này rất khéo léo: vừa giữ được hiệu quả và tính linh hoạt của tính toán ngoại tuyến, đồng thời đảm bảo độ tin cậy và tính minh bạch thông qua xác minh trên chuỗi nhẹ.
Lưu ý: Từ trước đến nay vẫn có người khi nhắc đến web3AI thì cho rằng đó là một luận đề giả, nhưng nếu bạn cảm nhận một cách cẩn thận và có một cái nhìn tiên đoán nhất định, bạn sẽ biết rằng, với tốc độ phát triển nhanh chóng của AI, nó sẽ không bao giờ phân biệt giữa web2 và web3, nhưng định kiến của con người thì có.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Quan sát các xu hướng khác nhau trong lĩnh vực AI tổng quát trong tháng qua, tôi nhận thấy một logic tiến hóa rất thú vị: web2AI từ tập trung hóa —> phân tán, web3AI từ xác minh khái niệm —> tính thực tiễn. Cả hai đang tăng tốc hòa nhập.
1) Chúng ta hãy xem xét sự phát triển của web2AI, trí thông minh địa phương của Apple và sự phổ biến của các mô hình AI ngoại tuyến khác nhau phản ánh rằng các mô hình AI đang trở nên nhẹ nhàng và thuận tiện hơn. Điều này cho chúng ta biết rằng nhà cung cấp AI không còn giới hạn ở các trung tâm dịch vụ đám mây quy mô lớn mà có thể được triển khai trên điện thoại di động, thiết bị biên và thậm chí cả thiết bị đầu cuối IoT.
Câu hỏi đặt ra là, khi vật mang AI trở nên phân tán cao, làm thế nào để đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu và độ tin cậy của việc ra quyết định giữa các phiên bản AI phi tập trung này?
Có một logic nhu cầu ở đây: Tiến bộ công nghệ (giảm trọng lượng mô hình) → Thay đổi phương thức triển khai (cơ sở phân tán) → Nhu cầu mới phát sinh (xác minh phi tập trung).
2) Nhìn vào con đường phát triển của web3AI, hầu hết các dự án AI Agent ban đầu đều bị chi phối bởi các thuộc tính MEME, nhưng trong thời gian gần đây, thị trường đã chuyển từ sự cường điệu của bệ phóng đơn giản sang xây dựng có hệ thống cơ sở hạ tầng AI layer1 với kiến trúc thấp hơn.
Có một logic cung cấp đang dần trở nên rõ ràng: Sự hưng phấn của MEME giảm nhiệt (bong bóng được làm sạch) → Nhu cầu cơ sở hạ tầng xuất hiện (được thúc đẩy bởi nhu cầu thiết yếu) → Xuất hiện sự phân công chuyên môn (tối ưu hóa hiệu quả) → Hiệu ứng hợp tác sinh thái (giá trị mạng).
Bạn thấy đấy, "điểm yếu" của nhu cầu web2AI đang dần tiếp cận "điểm mạnh" mà web3AI có thể cung cấp. Đường tiến hóa của web2AI và web3AI đang dần đạt được giao điểm.
web2AI về mặt kỹ thuật ngày càng trưởng thành, nhưng thiếu động lực kinh tế và cơ chế quản trị; web3AI có sự đổi mới trong mô hình kinh tế, nhưng việc thực hiện kỹ thuật lại tụt hậu so với web2. Sự kết hợp của hai bên sẽ bổ sung cho nhau những lợi thế.
Trên thực tế, sự kết hợp của cả hai đang tạo ra một mô hình AI mới với "tính toán hiệu quả" ngoài chuỗi và "xác minh nhanh chóng" trên chuỗi.
Trong khuôn khổ này, AI không còn chỉ là công cụ, mà là một người tham gia có danh tính kinh tế; trọng tâm của tài nguyên như sức mạnh tính toán, dữ liệu, suy luận sẽ ở ngoại tuyến, nhưng cũng cần một mạng xác minh nhẹ.
Sự kết hợp này rất khéo léo: vừa giữ được hiệu quả và tính linh hoạt của tính toán ngoại tuyến, đồng thời đảm bảo độ tin cậy và tính minh bạch thông qua xác minh trên chuỗi nhẹ.
Lưu ý: Từ trước đến nay vẫn có người khi nhắc đến web3AI thì cho rằng đó là một luận đề giả, nhưng nếu bạn cảm nhận một cách cẩn thận và có một cái nhìn tiên đoán nhất định, bạn sẽ biết rằng, với tốc độ phát triển nhanh chóng của AI, nó sẽ không bao giờ phân biệt giữa web2 và web3, nhưng định kiến của con người thì có.