Tương lai của Web3 AI nằm ở sự lảng tránh chiến lược
Giá cổ phiếu Nvidia lại lập đỉnh mới, sự tiến bộ của các mô hình đa phương thức đã làm sâu sắc thêm rào cản công nghệ của Web2 AI. Từ việc căn chỉnh ngữ nghĩa đến hiểu biết thị giác, từ nhúng chiều cao đến tích hợp đặc trưng, các mô hình phức tạp đang tích hợp các cách diễn đạt của các phương thức với tốc độ chưa từng có, xây dựng một cao nguyên AI ngày càng khép kín. Thị trường chứng khoán Mỹ phản ứng tích cực, bất kể là cổ phiếu tiền tệ hay cổ phiếu AI, đều thể hiện một xu hướng thị trường nhỏ. Tuy nhiên, làn sóng này gần như không liên quan gì đến lĩnh vực tiền điện tử.
Gần đây, việc thử nghiệm Web3 AI trong hướng Agent gặp vấn đề về phương hướng. Cố gắng lắp ráp hệ thống mô-đun đa phương thức kiểu Web2 bằng cấu trúc phi tập trung thực tế là một sự không phù hợp cả về công nghệ và tư duy. Trong bối cảnh tính liên kết của các mô-đun mạnh, phân bố đặc trưng không ổn định và nhu cầu tính toán 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, mà ở việc chiến lược đi vòng.
Web3 AI dựa trên mô hình đa phương thức phẳng, sự không đồng bộ trong ngữ nghĩa dẫn đến hiệu suất kém
Trong hệ thống đa mô thức của Web2 AI hiện đại, "căn chỉnh ngữ nghĩa" có nghĩa là ánh xạ thông tin từ các mô thức khác nhau vào cùng một không gian ngữ nghĩa, giúp mô hình hiểu và so sánh ý nghĩa đằng sau các tín hiệu này. Chỉ khi thực hiện không gian nhúng nhiều chiều, việc chia nhỏ quy trình làm việc thành các mô-đun khác nhau mới có ý nghĩa. Tuy nhiên, trong giao thức Web3 Agent, không thể thực hiện không gian nhúng nhiều chiều, vì mô-đun hóa là một sai lầm trong Web3 AI.
Không gian nhúng đa chiều có thể chứa các đặc điểm ngữ nghĩa đa dạng và xen kẽ, cho phép chúng có vị trí rõ ràng hơn trên các chiều ngữ nghĩa riêng của chúng. Khi ngữ nghĩa không thể căn chỉnh, các tín hiệu khác nhau trong không gian chiều thấp sẽ "bị nén" lẫn nhau, dẫn đến hiệu suất mô hình giảm, việc tạo ra chiến lược khó khăn trong việc nắm bắt những khác biệt tinh vi, sự phối hợp giữa các mô-đun trở nên khó khăn, và hệ thống khó có thể ứng phó với các tình huống thị trường phức tạp.
Web3 AI hoặc giao thức Agent khó có thể đạt được không gian nhúng đa chiều. Phần lớn Web3 Agent chỉ là đóng gói API có sẵn, thiếu không gian nhúng trung tâm thống nhất và cơ chế chú ý giữa các mô-đun. Yêu cầu Web3 AI đạt được không gian đa chiều tương đương với yêu cầu giao thức Agent tự phát triển tất cả các giao diện API liên quan, điều này trái ngược với mục đích mô-đun hóa của nó.
Trong không gian chiều thấp, cơ chế chú ý không thể được thiết kế một cách tinh vi.
Mô hình đa mô thức cấp cao cần cơ chế chú ý tinh vi. Cơ chế chú ý là cách phân bổ tài nguyên tính toán một cách linh hoạt, cho phép mô hình "tập trung" vào những phần liên quan nhất khi xử lý đầu vào của một mô thức nào đó. Điều kiện để cơ chế chú ý hoạt động là đa mô thức phải có độ chiều cao.
Web2 AI trong việc thiết kế cơ chế chú ý, ý tưởng cốt lõi là trong quá trình xử lý chuỗi, mô hình phân bổ "trọng số chú ý" động cho từng yếu tố, giúp nó tập trung vào thông tin liên quan nhất. Query-Key-Value là cơ chế xác định thông tin quan trọng, giúp tìm kiếm nội dung cần thiết trong không gian chiều.
Dựa trên mô-đun hóa, Web3 AI khó có thể thực hiện việc lập lịch chú ý đồng nhất. Cơ chế chú ý phụ thuộc vào không gian Query-Key-Value đồng nhất, trong khi các API độc lập trả về các định dạng và phân phối dữ liệu khác nhau, không thể tạo thành Q/K/V tương tác. Chú ý đa đầu cho phép chú ý song song vào các nguồn thông tin khác nhau, trong khi các API độc lập thường là các cuộc gọi tuyến tính, thiếu khả năng song song và trọng số động đa đường.
Mô-đun hóa rời rạc dẫn đến việc tích hợp đặc điểm dừng lại ở sự ghép tĩnh nông.
"Tính năng kết hợp" là việc kết hợp các vector đặc trưng thu được từ các kiểu xử lý khác nhau dựa trên căn cứ của việc căn chỉnh và sự chú ý. Web3 AI vẫn dừng lại ở giai đoạn ghép nối đơn giản nhất, vì việc kết hợp đặc trưng động là điều kiện tiên quyết của không gian bậc cao và cơ chế chú ý tinh vi.
Web2 AI có xu hướng đào tạo liên kết đầu cuối, xử lý các đặc trưng đa mô hình đồng thời trong cùng một không gian chiều cao, tối ưu hóa hợp tác cùng với các lớp nhiệm vụ hạ lưu thông qua các lớp chú ý và lớp hợp nhất. Web3 AI thường sử dụng việc ghép các mô-đun rời rạc, thiếu mục tiêu đào tạo thống nhất và dòng gradient chéo giữa các mô-đun.
Web2 AI ánh xạ tất cả các đặc trưng mô hình vào không gian nhiều chiều, quá trình hợp nhất bao gồm nhiều thao tác tương tác bậc cao. Các tác nhân của Web3 AI có độ dim đầu ra cực thấp, khó khăn trong việc diễn đạt các mối liên hệ đa phương thức phức tạp. Web2 AI hình thành tối ưu vòng khép kín, trong khi Web3 AI chủ yếu phụ thuộc vào đánh giá điều chỉnh tham số bằng tay hoặc quy trình bên ngoài, thiếu phản hồi tự động từ đầu đến cuối.
Rào cản trong ngành AI ngày càng sâu, nhưng chưa xuất hiện điểm đau.
Hệ thống đa mô hình AI Web2 là một dự án kỹ thuật lớn, cần một lượng dữ liệu khổng lồ, sức mạnh tính toán lớn, công nghệ tiên tiến và kỹ thuật phức tạp để triển khai. Điều này tạo thành rào cản ngành mạnh mẽ, đồng thời tạo ra năng lực cạnh tranh cốt lõi của các đội ngũ dẫn đầu.
Web3 AI nên áp dụng chiến thuật "nông thôn bao vây thành phố" để phát triển, thử nghiệm quy mô nhỏ trong các cảnh biên giới, và khi nền tảng đã vững chắc thì chờ đợi các cảnh cốt lõi xuất hiện. Ưu điểm của Web3 AI nằm ở tính phi tập trung, độ song song cao, độ liên kết thấp và khả năng tương thích với sức mạnh tính toán dị thể, thích hợp cho các cấu trúc nhẹ, dễ song song và có thể kích thích.
Rào cản của Web2 AI hiện tại chỉ mới bắt đầu hình thành, đang ở giai đoạn đầu của sự cạnh tranh giữa các doanh nghiệp hàng đầu. Cơ hội cho Web3 AI có thể xuất hiện sau khi lợi ích của Web2 AI biến mất. Trước đó, các dự án Web3 AI cần lựa chọn điểm xâm nhập một cách thận trọng, chú ý xem liệu có thể xâm nhập từ các tình huống bên lề, có thể liên tục lặp lại trong các tình huống ứng dụng nhỏ, và có đủ sự linh hoạt để ứng phó với những thay đổi.
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.
Tương lai Web3 AI nằm ở việc đi vòng chiến lược, tập trung vào các tình huống biên để phá vỡ rào cản.
Tương lai của Web3 AI nằm ở sự lảng tránh chiến lược
Giá cổ phiếu Nvidia lại lập đỉnh mới, sự tiến bộ của các mô hình đa phương thức đã làm sâu sắc thêm rào cản công nghệ của Web2 AI. Từ việc căn chỉnh ngữ nghĩa đến hiểu biết thị giác, từ nhúng chiều cao đến tích hợp đặc trưng, các mô hình phức tạp đang tích hợp các cách diễn đạt của các phương thức với tốc độ chưa từng có, xây dựng một cao nguyên AI ngày càng khép kín. Thị trường chứng khoán Mỹ phản ứng tích cực, bất kể là cổ phiếu tiền tệ hay cổ phiếu AI, đều thể hiện một xu hướng thị trường nhỏ. Tuy nhiên, làn sóng này gần như không liên quan gì đến lĩnh vực tiền điện tử.
Gần đây, việc thử nghiệm Web3 AI trong hướng Agent gặp vấn đề về phương hướng. Cố gắng lắp ráp hệ thống mô-đun đa phương thức kiểu Web2 bằng cấu trúc phi tập trung thực tế là một sự không phù hợp cả về công nghệ và tư duy. Trong bối cảnh tính liên kết của các mô-đun mạnh, phân bố đặc trưng không ổn định và nhu cầu tính toán 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, mà ở việc chiến lược đi vòng.
Web3 AI dựa trên mô hình đa phương thức phẳng, sự không đồng bộ trong ngữ nghĩa dẫn đến hiệu suất kém
Trong hệ thống đa mô thức của Web2 AI hiện đại, "căn chỉnh ngữ nghĩa" có nghĩa là ánh xạ thông tin từ các mô thức khác nhau vào cùng một không gian ngữ nghĩa, giúp mô hình hiểu và so sánh ý nghĩa đằng sau các tín hiệu này. Chỉ khi thực hiện không gian nhúng nhiều chiều, việc chia nhỏ quy trình làm việc thành các mô-đun khác nhau mới có ý nghĩa. Tuy nhiên, trong giao thức Web3 Agent, không thể thực hiện không gian nhúng nhiều chiều, vì mô-đun hóa là một sai lầm trong Web3 AI.
Không gian nhúng đa chiều có thể chứa các đặc điểm ngữ nghĩa đa dạng và xen kẽ, cho phép chúng có vị trí rõ ràng hơn trên các chiều ngữ nghĩa riêng của chúng. Khi ngữ nghĩa không thể căn chỉnh, các tín hiệu khác nhau trong không gian chiều thấp sẽ "bị nén" lẫn nhau, dẫn đến hiệu suất mô hình giảm, việc tạo ra chiến lược khó khăn trong việc nắm bắt những khác biệt tinh vi, sự phối hợp giữa các mô-đun trở nên khó khăn, và hệ thống khó có thể ứng phó với các tình huống thị trường phức tạp.
Web3 AI hoặc giao thức Agent khó có thể đạt được không gian nhúng đa chiều. Phần lớn Web3 Agent chỉ là đóng gói API có sẵn, thiếu không gian nhúng trung tâm thống nhất và cơ chế chú ý giữa các mô-đun. Yêu cầu Web3 AI đạt được không gian đa chiều tương đương với yêu cầu giao thức Agent tự phát triển tất cả các giao diện API liên quan, điều này trái ngược với mục đích mô-đun hóa của nó.
Trong không gian chiều thấp, cơ chế chú ý không thể được thiết kế một cách tinh vi.
Mô hình đa mô thức cấp cao cần cơ chế chú ý tinh vi. Cơ chế chú ý là cách phân bổ tài nguyên tính toán một cách linh hoạt, cho phép mô hình "tập trung" vào những phần liên quan nhất khi xử lý đầu vào của một mô thức nào đó. Điều kiện để cơ chế chú ý hoạt động là đa mô thức phải có độ chiều cao.
Web2 AI trong việc thiết kế cơ chế chú ý, ý tưởng cốt lõi là trong quá trình xử lý chuỗi, mô hình phân bổ "trọng số chú ý" động cho từng yếu tố, giúp nó tập trung vào thông tin liên quan nhất. Query-Key-Value là cơ chế xác định thông tin quan trọng, giúp tìm kiếm nội dung cần thiết trong không gian chiều.
Dựa trên mô-đun hóa, Web3 AI khó có thể thực hiện việc lập lịch chú ý đồng nhất. Cơ chế chú ý phụ thuộc vào không gian Query-Key-Value đồng nhất, trong khi các API độc lập trả về các định dạng và phân phối dữ liệu khác nhau, không thể tạo thành Q/K/V tương tác. Chú ý đa đầu cho phép chú ý song song vào các nguồn thông tin khác nhau, trong khi các API độc lập thường là các cuộc gọi tuyến tính, thiếu khả năng song song và trọng số động đa đường.
Mô-đun hóa rời rạc dẫn đến việc tích hợp đặc điểm dừng lại ở sự ghép tĩnh nông.
"Tính năng kết hợp" là việc kết hợp các vector đặc trưng thu được từ các kiểu xử lý khác nhau dựa trên căn cứ của việc căn chỉnh và sự chú ý. Web3 AI vẫn dừng lại ở giai đoạn ghép nối đơn giản nhất, vì việc kết hợp đặc trưng động là điều kiện tiên quyết của không gian bậc cao và cơ chế chú ý tinh vi.
Web2 AI có xu hướng đào tạo liên kết đầu cuối, xử lý các đặc trưng đa mô hình đồng thời trong cùng một không gian chiều cao, tối ưu hóa hợp tác cùng với các lớp nhiệm vụ hạ lưu thông qua các lớp chú ý và lớp hợp nhất. Web3 AI thường sử dụng việc ghép các mô-đun rời rạc, thiếu mục tiêu đào tạo thống nhất và dòng gradient chéo giữa các mô-đun.
Web2 AI ánh xạ tất cả các đặc trưng mô hình vào không gian nhiều chiều, quá trình hợp nhất bao gồm nhiều thao tác tương tác bậc cao. Các tác nhân của Web3 AI có độ dim đầu ra cực thấp, khó khăn trong việc diễn đạt các mối liên hệ đa phương thức phức tạp. Web2 AI hình thành tối ưu vòng khép kín, trong khi Web3 AI chủ yếu phụ thuộc vào đánh giá điều chỉnh tham số bằng tay hoặc quy trình bên ngoài, thiếu phản hồi tự động từ đầu đến cuối.
Rào cản trong ngành AI ngày càng sâu, nhưng chưa xuất hiện điểm đau.
Hệ thống đa mô hình AI Web2 là một dự án kỹ thuật lớn, cần một lượng dữ liệu khổng lồ, sức mạnh tính toán lớn, công nghệ tiên tiến và kỹ thuật phức tạp để triển khai. Điều này tạo thành rào cản ngành mạnh mẽ, đồng thời tạo ra năng lực cạnh tranh cốt lõi của các đội ngũ dẫn đầu.
Web3 AI nên áp dụng chiến thuật "nông thôn bao vây thành phố" để phát triển, thử nghiệm quy mô nhỏ trong các cảnh biên giới, và khi nền tảng đã vững chắc thì chờ đợi các cảnh cốt lõi xuất hiện. Ưu điểm của Web3 AI nằm ở tính phi tập trung, độ song song cao, độ liên kết thấp và khả năng tương thích với sức mạnh tính toán dị thể, thích hợp cho các cấu trúc nhẹ, dễ song song và có thể kích thích.
Rào cản của Web2 AI hiện tại chỉ mới bắt đầu hình thành, đang ở giai đoạn đầu của sự cạnh tranh giữa các doanh nghiệp hàng đầu. Cơ hội cho Web3 AI có thể xuất hiện sau khi lợi ích của Web2 AI biến mất. Trước đó, các dự án Web3 AI cần lựa chọn điểm xâm nhập một cách thận trọng, chú ý xem liệu có thể xâm nhập từ các tình huống bên lề, có thể liên tục lặp lại trong các tình huống ứng dụng nhỏ, và có đủ sự linh hoạt để ứng phó với những thay đổi.