Tantangan dan Arah Masa Depan Pengembangan Web3 AI
Harga saham Nvidia mencapai rekor tertinggi baru, evolusi model multimodal semakin memperdalam hambatan teknologi AI Web2. Dari penyelarasan semantik hingga pemahaman visual, dari embedding berdimensi tinggi hingga penggabungan fitur, model kompleks sedang mengintegrasikan berbagai cara ekspresi dengan kecepatan yang menakjubkan, membangun sebuah dataran tinggi AI yang semakin tertutup. Pasar saham AS memberikan suara dengan tindakan, baik saham terkait cryptocurrency maupun saham AI, telah menunjukkan tren bullish kecil. Namun, gelombang ini tampaknya tidak ada hubungannya dengan bidang cryptocurrency.
Upaya Web3 AI baru-baru ini di arah Agent menunjukkan penyimpangan yang jelas: mencoba menyusun sistem modular multimodal ala Web2 dengan struktur desentralisasi, padahal ini adalah kesalahan ganda dalam teknologi dan pemikiran. Di tengah tingkat keterkaitan modul yang sangat kuat, distribusi fitur yang sangat tidak stabil, dan kebutuhan komputasi yang semakin terpusat saat ini, modularitas multimodal sulit untuk berdiri di Web3.
Masa depan Web3 AI tidak terletak pada peniruan sederhana, tetapi pada penghindaran strategis. Dari penyelarasan semantik di ruang dimensi tinggi, hingga hambatan informasi dalam mekanisme perhatian, dan penyelarasan fitur di bawah kekuatan komputasi yang heterogen, Web3 AI perlu menggunakan "desa mengelilingi kota" sebagai program taktis.
Web3 AI berdasarkan model multimodal yang datar, ketidakselarasan semantik menyebabkan kinerja rendah
Dalam sistem multimodal AI Web2 modern, "penyelarasan semantik" merujuk pada pemetaan informasi dari berbagai modal ke dalam ruang semantik yang sama, sehingga model dapat memahami dan membandingkan makna mendalam di balik sinyal yang sangat berbeda ini. Hanya dengan mencapai ruang embedding berdimensi tinggi, memecah alur kerja menjadi modul yang berbeda akan memiliki arti dalam hal pengurangan biaya dan peningkatan efisiensi. Namun, protokol Agen Web3 tidak dapat mencapai embedding berdimensi tinggi, karena modularitas adalah ilusi dari AI Web3.
Meminta Web3 AI untuk mencapai ruang dimensi tinggi, secara tidak langsung sama dengan meminta protokol Agent untuk mengembangkan semua antarmuka API yang terlibat secara mandiri, yang bertentangan dengan tujuan modularitasnya. Sistem multimodal modular yang digambarkan oleh usaha kecil dan menengah di Web3 AI tidak dapat dipertahankan. Arsitektur dimensi tinggi memerlukan pelatihan terpadu end-to-end atau optimasi kolaboratif, sementara pemikiran "modul sebagai plugin" dari Web3 Agent justru memperburuk fragmentasi.
Mewujudkan agen cerdas rantai penuh dengan hambatan industri memerlukan pemodelan bersama dari ujung ke ujung, penyematan terpadu lintas modul, serta rekayasa sistematis dalam pelatihan dan penerapan kolaboratif untuk mencapai terobosan. Namun, saat ini pasar tidak memiliki titik rasa sakit seperti itu, sehingga tidak ada permintaan pasar.
Dalam ruang berdimensi rendah, mekanisme perhatian tidak dapat dirancang dengan presisi
Model multimodal berkualitas tinggi memerlukan desain mekanisme perhatian yang cermat. Prasyarat agar mekanisme perhatian berfungsi adalah multimodal memiliki dimensi tinggi; di ruang berdimensi tinggi, mekanisme perhatian yang cermat dapat menemukan bagian paling inti dari ruang berdimensi tinggi yang besar dalam waktu sesingkat mungkin.
Web3 AI berbasis modular tidak dapat mencapai penjadwalan perhatian yang terintegrasi. Pertama, mekanisme perhatian bergantung pada ruang Query-Key-Value yang seragam, sementara API independen masing-masing mengembalikan data dalam format dan distribusi yang berbeda, sehingga tidak dapat membentuk Q/K/V yang dapat berinteraksi. Kedua, perhatian multi-kepala memungkinkan fokus paralel pada berbagai sumber informasi secara bersamaan, sedangkan API independen sering kali dipanggil secara linier, yang kurang memiliki kemampuan untuk bobot dinamis paralel dan multi-jalur. Terakhir, mekanisme perhatian yang sebenarnya akan secara dinamis mengalokasikan bobot untuk setiap elemen berdasarkan konteks keseluruhan, sedangkan dalam mode API, modul hanya dapat melihat konteks yang terpisah, sehingga tidak dapat mencapai hubungan dan fokus global antar modul.
Modul modular yang diskret menyebabkan penggabungan fitur tetap pada sambungan statis yang dangkal.
"Fusi fitur" adalah kombinasi lebih lanjut dari vektor fitur yang diperoleh setelah memproses berbagai modalitas berdasarkan penjajaran dan perhatian. Web3 AI masih berada di tahap penggabungan yang paling sederhana, karena prasyarat untuk fusi fitur dinamis adalah ruang berdimensi tinggi dan mekanisme perhatian yang cermat.
AI Web2 cenderung melakukan pelatihan bersama dari ujung ke ujung, sedangkan AI Web3 lebih sering menggunakan pendekatan penyambungan modul diskrit. AI Web2 mampu menghitung skor pentingnya berbagai fitur secara real-time berdasarkan konteks dan menyesuaikan strategi penggabungan secara dinamis; sementara AI Web3 sering kali menetapkan bobot sebelumnya atau menggunakan aturan sederhana untuk menentukan apakah akan digabungkan, kurang fleksibel.
Web2 AI memetakan semua fitur modal ke ruang berdimensi tinggi, proses penggabungan melibatkan berbagai operasi interaksi tingkat tinggi. Sebaliknya, dimensi output masing-masing agen Web3 AI sangat rendah, sulit untuk mengekspresikan hubungan lintas modal yang kompleks. Selain itu, Web2 AI dapat secara otomatis menyesuaikan strategi penggabungan melalui umpan balik end-to-end, sementara Web3 AI banyak bergantung pada proses manual atau eksternal untuk mengevaluasi dan mengatur parameter.
Hambatan di industri AI semakin dalam, tetapi titik sakit belum muncul
Sistem multimodal AI Web2 adalah proyek rekayasa yang besar, membutuhkan data yang melimpah, kekuatan komputasi yang kuat, teknologi canggih, dan tim yang efisien. Pekerjaan sistematis yang menyeluruh dan menyeluruh ini membentuk penghalang industri yang sangat kuat, juga menciptakan daya saing inti dari beberapa tim terdepan.
Web3 AI seharusnya berkembang dengan taktik mengelilingi kota dari pedesaan, melakukan percobaan skala kecil di skenario pinggiran, dan menunggu kesempatan yang muncul di skenario inti. Keunggulan Web3 AI terletak pada desentralisasi, paralel tinggi, keterhubungan rendah, dan kompatibilitas kekuatan komputasi heterogen, yang cocok untuk struktur ringan, tugas yang mudah diparalelkan, dan dapat memberikan insentif.
Namun, batasan Web2 AI baru saja mulai terbentuk, ini adalah tahap awal persaingan antara perusahaan-perusahaan terkemuka. Hanya ketika keuntungan Web2 AI hampir habis, masalah yang ditinggalkannya akan menjadi kesempatan bagi Web3 AI untuk masuk. Sebelum itu, proyek Web3 AI perlu dengan cermat membedakan apakah bisa masuk dari pinggiran, menggabungkan titik dan area, memajukan secara melingkar, serta apakah memiliki fleksibilitas untuk menghadapi kebutuhan pasar yang terus berubah.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Dilemma dalam Pengembangan Web3 AI: Kesalahan Modular dan Arah Terobosan di Masa Depan
Tantangan dan Arah Masa Depan Pengembangan Web3 AI
Harga saham Nvidia mencapai rekor tertinggi baru, evolusi model multimodal semakin memperdalam hambatan teknologi AI Web2. Dari penyelarasan semantik hingga pemahaman visual, dari embedding berdimensi tinggi hingga penggabungan fitur, model kompleks sedang mengintegrasikan berbagai cara ekspresi dengan kecepatan yang menakjubkan, membangun sebuah dataran tinggi AI yang semakin tertutup. Pasar saham AS memberikan suara dengan tindakan, baik saham terkait cryptocurrency maupun saham AI, telah menunjukkan tren bullish kecil. Namun, gelombang ini tampaknya tidak ada hubungannya dengan bidang cryptocurrency.
Upaya Web3 AI baru-baru ini di arah Agent menunjukkan penyimpangan yang jelas: mencoba menyusun sistem modular multimodal ala Web2 dengan struktur desentralisasi, padahal ini adalah kesalahan ganda dalam teknologi dan pemikiran. Di tengah tingkat keterkaitan modul yang sangat kuat, distribusi fitur yang sangat tidak stabil, dan kebutuhan komputasi yang semakin terpusat saat ini, modularitas multimodal sulit untuk berdiri di Web3.
Masa depan Web3 AI tidak terletak pada peniruan sederhana, tetapi pada penghindaran strategis. Dari penyelarasan semantik di ruang dimensi tinggi, hingga hambatan informasi dalam mekanisme perhatian, dan penyelarasan fitur di bawah kekuatan komputasi yang heterogen, Web3 AI perlu menggunakan "desa mengelilingi kota" sebagai program taktis.
Web3 AI berdasarkan model multimodal yang datar, ketidakselarasan semantik menyebabkan kinerja rendah
Dalam sistem multimodal AI Web2 modern, "penyelarasan semantik" merujuk pada pemetaan informasi dari berbagai modal ke dalam ruang semantik yang sama, sehingga model dapat memahami dan membandingkan makna mendalam di balik sinyal yang sangat berbeda ini. Hanya dengan mencapai ruang embedding berdimensi tinggi, memecah alur kerja menjadi modul yang berbeda akan memiliki arti dalam hal pengurangan biaya dan peningkatan efisiensi. Namun, protokol Agen Web3 tidak dapat mencapai embedding berdimensi tinggi, karena modularitas adalah ilusi dari AI Web3.
Meminta Web3 AI untuk mencapai ruang dimensi tinggi, secara tidak langsung sama dengan meminta protokol Agent untuk mengembangkan semua antarmuka API yang terlibat secara mandiri, yang bertentangan dengan tujuan modularitasnya. Sistem multimodal modular yang digambarkan oleh usaha kecil dan menengah di Web3 AI tidak dapat dipertahankan. Arsitektur dimensi tinggi memerlukan pelatihan terpadu end-to-end atau optimasi kolaboratif, sementara pemikiran "modul sebagai plugin" dari Web3 Agent justru memperburuk fragmentasi.
Mewujudkan agen cerdas rantai penuh dengan hambatan industri memerlukan pemodelan bersama dari ujung ke ujung, penyematan terpadu lintas modul, serta rekayasa sistematis dalam pelatihan dan penerapan kolaboratif untuk mencapai terobosan. Namun, saat ini pasar tidak memiliki titik rasa sakit seperti itu, sehingga tidak ada permintaan pasar.
Dalam ruang berdimensi rendah, mekanisme perhatian tidak dapat dirancang dengan presisi
Model multimodal berkualitas tinggi memerlukan desain mekanisme perhatian yang cermat. Prasyarat agar mekanisme perhatian berfungsi adalah multimodal memiliki dimensi tinggi; di ruang berdimensi tinggi, mekanisme perhatian yang cermat dapat menemukan bagian paling inti dari ruang berdimensi tinggi yang besar dalam waktu sesingkat mungkin.
Web3 AI berbasis modular tidak dapat mencapai penjadwalan perhatian yang terintegrasi. Pertama, mekanisme perhatian bergantung pada ruang Query-Key-Value yang seragam, sementara API independen masing-masing mengembalikan data dalam format dan distribusi yang berbeda, sehingga tidak dapat membentuk Q/K/V yang dapat berinteraksi. Kedua, perhatian multi-kepala memungkinkan fokus paralel pada berbagai sumber informasi secara bersamaan, sedangkan API independen sering kali dipanggil secara linier, yang kurang memiliki kemampuan untuk bobot dinamis paralel dan multi-jalur. Terakhir, mekanisme perhatian yang sebenarnya akan secara dinamis mengalokasikan bobot untuk setiap elemen berdasarkan konteks keseluruhan, sedangkan dalam mode API, modul hanya dapat melihat konteks yang terpisah, sehingga tidak dapat mencapai hubungan dan fokus global antar modul.
Modul modular yang diskret menyebabkan penggabungan fitur tetap pada sambungan statis yang dangkal.
"Fusi fitur" adalah kombinasi lebih lanjut dari vektor fitur yang diperoleh setelah memproses berbagai modalitas berdasarkan penjajaran dan perhatian. Web3 AI masih berada di tahap penggabungan yang paling sederhana, karena prasyarat untuk fusi fitur dinamis adalah ruang berdimensi tinggi dan mekanisme perhatian yang cermat.
AI Web2 cenderung melakukan pelatihan bersama dari ujung ke ujung, sedangkan AI Web3 lebih sering menggunakan pendekatan penyambungan modul diskrit. AI Web2 mampu menghitung skor pentingnya berbagai fitur secara real-time berdasarkan konteks dan menyesuaikan strategi penggabungan secara dinamis; sementara AI Web3 sering kali menetapkan bobot sebelumnya atau menggunakan aturan sederhana untuk menentukan apakah akan digabungkan, kurang fleksibel.
Web2 AI memetakan semua fitur modal ke ruang berdimensi tinggi, proses penggabungan melibatkan berbagai operasi interaksi tingkat tinggi. Sebaliknya, dimensi output masing-masing agen Web3 AI sangat rendah, sulit untuk mengekspresikan hubungan lintas modal yang kompleks. Selain itu, Web2 AI dapat secara otomatis menyesuaikan strategi penggabungan melalui umpan balik end-to-end, sementara Web3 AI banyak bergantung pada proses manual atau eksternal untuk mengevaluasi dan mengatur parameter.
Hambatan di industri AI semakin dalam, tetapi titik sakit belum muncul
Sistem multimodal AI Web2 adalah proyek rekayasa yang besar, membutuhkan data yang melimpah, kekuatan komputasi yang kuat, teknologi canggih, dan tim yang efisien. Pekerjaan sistematis yang menyeluruh dan menyeluruh ini membentuk penghalang industri yang sangat kuat, juga menciptakan daya saing inti dari beberapa tim terdepan.
Web3 AI seharusnya berkembang dengan taktik mengelilingi kota dari pedesaan, melakukan percobaan skala kecil di skenario pinggiran, dan menunggu kesempatan yang muncul di skenario inti. Keunggulan Web3 AI terletak pada desentralisasi, paralel tinggi, keterhubungan rendah, dan kompatibilitas kekuatan komputasi heterogen, yang cocok untuk struktur ringan, tugas yang mudah diparalelkan, dan dapat memberikan insentif.
Namun, batasan Web2 AI baru saja mulai terbentuk, ini adalah tahap awal persaingan antara perusahaan-perusahaan terkemuka. Hanya ketika keuntungan Web2 AI hampir habis, masalah yang ditinggalkannya akan menjadi kesempatan bagi Web3 AI untuk masuk. Sebelum itu, proyek Web3 AI perlu dengan cermat membedakan apakah bisa masuk dari pinggiran, menggabungkan titik dan area, memajukan secara melingkar, serta apakah memiliki fleksibilitas untuk menghadapi kebutuhan pasar yang terus berubah.