Khi các ứng dụng AI thực sự trở nên phức tạp, cần hợp tác đa nền tảng và đa hệ sinh thái, cơ hội cho giải pháp phân phối Crypto sẽ đến.
Tác giả: Haotian
Mỗi khi đề cập đến AI + Crypto, luôn có người phản ứng một cách vô thức rằng AI có cần Crypto không? Ý nghĩa ngầm là làm Crypto thì hãy tập trung vào phát hành, đừng đến để kéo theo sự nổi bật của AI, thậm chí những người làm web2AI khi nhắc đến sự kết hợp với Crypto đều tràn đầy khinh bỉ. Tại sao?
Căn nguyên tôi cảm thấy đến từ sự phát triển lệch pha ba lần của web3AI và web2AI. Không phải hướng đi sai, mà là thời điểm không đúng!
——Lần đầu tiên sai lệch: Kiến cỏ chao đảo cây lớn, cố gắng tham gia cuộc đua sức mạnh tính toán
Năm ngoái, khi OpenAI, Google, và Meta đang điên cuồng cạnh tranh về sức mạnh tính toán, trong giới crypto xuất hiện một loạt dự án "sức mạnh tính toán phi tập trung", logic rất đơn giản: sử dụng token để khuyến khích các nhà đầu tư nhỏ lẻ đóng góp GPU, chi phí thấp hơn, nhằm lật đổ điện toán đám mây truyền thống.
Kết quả là, OpenAI một lần đào tạo tiêu tốn hàng chục triệu đô la, bạn bảo một "dân quân" được tạo thành từ RTX4090 đi đối đầu trực diện với cụm H100? Đây chẳng phải là cào cào chống ô tô sao? Thời điểm hoàn toàn sai lầm, ở giai đoạn này AI web2 đang cạnh tranh chính là hiệu quả tập trung và sức mạnh tài chính, ưu thế phân phối của crypto hoàn toàn không thể phát huy.
——Lần thứ hai lệch lạc: Cơ sở hạ tầng chưa được thiết lập, đã vội vàng triển khai trải nghiệm ứng dụng
Khi Deepseek với hiệu suất hoàn hảo của R1 đảo ngược tình thế, Anthropic tung ra giao thức MCP để vượt qua hiệu ứng đảo cô lập, hiệu suất LLMs ở phía backend của web2AI, và các ứng dụng Agent ở phía frontend đều dẫn đầu một cách áp đảo, thì trong giới Crypto lại đưa ra câu chuyện lớn về "phát hành tài sản", tranh giành làm Launchpad, cạnh tranh công nghệ phát hành Agent một chạm, rất muốn mang đến cho ngành web3AI một đợt "phát hành token" thời kỳ Cambri.
Vấn đề là, có nhiều đồng tiền không có giá trị ứng dụng thực tiễn thì có tác dụng gì? Cơ sở hạ tầng của bạn đã sẵn sàng chưa? Chẳng hạn, giao thức MCP thực chất chỉ là một cổng USB, một lập trình viên đang lập trình trong Cursor, sau đó chỉ cần một lần nhấn để kết nối với GitHub chỉ cần một quyền truy cập, các ứng dụng đều đã trưởng thành, chỉ cần cho quyền truy cập là có thể kết nối liền mạch.
Tuy nhiên, nếu bạn cố gắng yêu cầu tác nhân AI đọc dữ liệu on-chain, bạn sẽ thấy rằng hầu hết dữ liệu on-chain là nhiễu, khối lượng công việc cần thiết để lọc và phân tích dữ liệu, chi phí lưu trữ cần thiết cho các node để thu thập dữ liệu, các trở ngại bảo trì sau khi lệnh gọi RPC ngừng hoạt động và độ phức tạp của các tiêu chuẩn dữ liệu khác nhau trong môi trường cross-chain.
Một bên là ứng dụng trưởng thành dễ dàng sử dụng, một bên là công việc khó khăn xây dựng cơ sở hạ tầng từ con số không. Trong điều kiện cơ sở hạ tầng như vậy, việc cố gắng mô phỏng web2 để đổi mới lớp ứng dụng giống như lái xe F1 trên con đường lầy lội, cuối cùng chỉ có thể dẫn đến việc tràn ngập thị trường với nhiều Agent chất lượng thấp, trải nghiệm người dùng tệ đến mức cực điểm, và làm xấu đi danh tiếng của toàn bộ AI + Crypto.
——Lần thứ ba sai lệch: Nhiệm vụ phức tạp đa phương thức là xu hướng, nhưng tuyệt đối không phải là những viên gạch Lego đơn giản
Khi GPT-4V có khả năng hiểu hình ảnh và tạo mã, Sora có thể tạo video dựa trên văn bản, Claude có thể phân tích tài liệu phức tạp và tạo ứng dụng tương tác, AI web2 đã bước vào vùng nước sâu của các nhiệm vụ đa mô hình phức tạp. Điều gì đứng sau điều này? Nhiều năm đào tạo mô hình, lượng dữ liệu khổng lồ được chú thích, tối ưu hóa thuật toán phức tạp, và vô số lần lặp lại và gỡ lỗi.
Tuy nhiên, cộng đồng Crypto đã thấy được sự nổi bật của Manus, cũng nghĩ đến việc phân chia các mô-đun cho Agent, cố gắng kết hợp phân tích, quyết định, thực thi và các Agent khác để xây dựng các kịch bản ứng dụng như DeFAi, GameFAI.
Vấn đề là, bạn nghĩ rằng nhiệm vụ phức tạp chỉ đơn giản là ghép các mô-đun lại với nhau sao?
Sức mạnh của đa phương thức của web2AI nằm ở sự liên kết ngữ nghĩa sâu, cơ chế chú ý phức tạp và sự hợp nhất tính năng phức tạp giữa từng phương thức. Đây không phải là sự kết hợp đơn giản của một số mô-đun riêng lẻ, mà là kỹ thuật hệ thống từ đầu đến cuối.
Nhưng ngược lại, Agent thực thi Crypto, về bản chất chỉ là đóng gói các API có sẵn thành các Agent khác nhau, có cái thậm chí còn không được tinh chỉnh đầy đủ, Agent phân tích thị trường gọi CoinGecko, Agent thực thi giao dịch gọi API DEX, Agent kiểm soát rủi ro thiết lập một vài ngưỡng đơn giản, rồi tuyên bố đây là "hệ thống đầu tư AI phi tập trung", thật sự xa vời.
Cuối cùng, bạn nói rằng các ứng dụng như DeFAI, GameFAI确实 là lối thoát của web3AI, không sai, ứng dụng确实 vô hạn, nhưng đặt vào thực tế hiện tại thì lại không khả thi, rất tệ.
Cuối cùng, bạn chắc chắn muốn hỏi, thời điểm phù hợp là gì? Một ý tưởng rất hay là: đi theo con đường tiến hóa của web2AI, chuẩn bị trước để bố trí.
Khi AI web2 chuyển sang tính toán biên, mô hình nhỏ và suy diễn ngoại tuyến, hạ tầng phân tán của crypto mới có chỗ đứng.
Không phải là bây giờ đi đối đầu với các ông lớn trong lĩnh vực điện toán đám mây, mà là phải làm tốt công tác xây dựng cơ sở hạ tầng cho việc lập lịch tính toán biên, đồng bộ dữ liệu và hợp tác giữa các thiết bị. Khi AI thực sự cần kiến trúc phân tán, thì bên crypto đã sẵn sàng.
Khi các bộ nhớ hạn chế của LLMs, xác thực danh tính và hợp tác đa tác nhân trở thành nhu cầu cấp thiết, thì bộ công cụ lưu trữ phi tập trung, quản lý danh tính và khuyến khích bằng token của blockchain mới phát huy tác dụng.
Hiện tại, web2 AI vẫn đang đắm chìm trong lợi ích hiệu quả của sự tập trung. Các vấn đề về quyền riêng tư, vấn đề khuyến khích dữ liệu, vấn đề hợp tác có thể xác minh, v.v. dường như có thể bị bỏ qua. Nhưng khi các ứng dụng AI thực sự trở nên phức tạp, cần có sự hợp tác đa nền tảng và đa sinh thái, cơ hội cho các giải pháp phân phối Crypto sẽ đến.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
AI+Crypto ba lần lệch nhịp gợi ý: Đừng cứng rắn vào thời điểm sai lầm, điểm đột phá thực sự ẩn chứa ở rìa
Tác giả: Haotian
Mỗi khi đề cập đến AI + Crypto, luôn có người phản ứng một cách vô thức rằng AI có cần Crypto không? Ý nghĩa ngầm là làm Crypto thì hãy tập trung vào phát hành, đừng đến để kéo theo sự nổi bật của AI, thậm chí những người làm web2AI khi nhắc đến sự kết hợp với Crypto đều tràn đầy khinh bỉ. Tại sao?
Căn nguyên tôi cảm thấy đến từ sự phát triển lệch pha ba lần của web3AI và web2AI. Không phải hướng đi sai, mà là thời điểm không đúng!
——Lần đầu tiên sai lệch: Kiến cỏ chao đảo cây lớn, cố gắng tham gia cuộc đua sức mạnh tính toán
Năm ngoái, khi OpenAI, Google, và Meta đang điên cuồng cạnh tranh về sức mạnh tính toán, trong giới crypto xuất hiện một loạt dự án "sức mạnh tính toán phi tập trung", logic rất đơn giản: sử dụng token để khuyến khích các nhà đầu tư nhỏ lẻ đóng góp GPU, chi phí thấp hơn, nhằm lật đổ điện toán đám mây truyền thống.
Kết quả là, OpenAI một lần đào tạo tiêu tốn hàng chục triệu đô la, bạn bảo một "dân quân" được tạo thành từ RTX4090 đi đối đầu trực diện với cụm H100? Đây chẳng phải là cào cào chống ô tô sao? Thời điểm hoàn toàn sai lầm, ở giai đoạn này AI web2 đang cạnh tranh chính là hiệu quả tập trung và sức mạnh tài chính, ưu thế phân phối của crypto hoàn toàn không thể phát huy.
——Lần thứ hai lệch lạc: Cơ sở hạ tầng chưa được thiết lập, đã vội vàng triển khai trải nghiệm ứng dụng
Khi Deepseek với hiệu suất hoàn hảo của R1 đảo ngược tình thế, Anthropic tung ra giao thức MCP để vượt qua hiệu ứng đảo cô lập, hiệu suất LLMs ở phía backend của web2AI, và các ứng dụng Agent ở phía frontend đều dẫn đầu một cách áp đảo, thì trong giới Crypto lại đưa ra câu chuyện lớn về "phát hành tài sản", tranh giành làm Launchpad, cạnh tranh công nghệ phát hành Agent một chạm, rất muốn mang đến cho ngành web3AI một đợt "phát hành token" thời kỳ Cambri.
Vấn đề là, có nhiều đồng tiền không có giá trị ứng dụng thực tiễn thì có tác dụng gì? Cơ sở hạ tầng của bạn đã sẵn sàng chưa? Chẳng hạn, giao thức MCP thực chất chỉ là một cổng USB, một lập trình viên đang lập trình trong Cursor, sau đó chỉ cần một lần nhấn để kết nối với GitHub chỉ cần một quyền truy cập, các ứng dụng đều đã trưởng thành, chỉ cần cho quyền truy cập là có thể kết nối liền mạch.
Tuy nhiên, nếu bạn cố gắng yêu cầu tác nhân AI đọc dữ liệu on-chain, bạn sẽ thấy rằng hầu hết dữ liệu on-chain là nhiễu, khối lượng công việc cần thiết để lọc và phân tích dữ liệu, chi phí lưu trữ cần thiết cho các node để thu thập dữ liệu, các trở ngại bảo trì sau khi lệnh gọi RPC ngừng hoạt động và độ phức tạp của các tiêu chuẩn dữ liệu khác nhau trong môi trường cross-chain.
Một bên là ứng dụng trưởng thành dễ dàng sử dụng, một bên là công việc khó khăn xây dựng cơ sở hạ tầng từ con số không. Trong điều kiện cơ sở hạ tầng như vậy, việc cố gắng mô phỏng web2 để đổi mới lớp ứng dụng giống như lái xe F1 trên con đường lầy lội, cuối cùng chỉ có thể dẫn đến việc tràn ngập thị trường với nhiều Agent chất lượng thấp, trải nghiệm người dùng tệ đến mức cực điểm, và làm xấu đi danh tiếng của toàn bộ AI + Crypto.
——Lần thứ ba sai lệch: Nhiệm vụ phức tạp đa phương thức là xu hướng, nhưng tuyệt đối không phải là những viên gạch Lego đơn giản
Khi GPT-4V có khả năng hiểu hình ảnh và tạo mã, Sora có thể tạo video dựa trên văn bản, Claude có thể phân tích tài liệu phức tạp và tạo ứng dụng tương tác, AI web2 đã bước vào vùng nước sâu của các nhiệm vụ đa mô hình phức tạp. Điều gì đứng sau điều này? Nhiều năm đào tạo mô hình, lượng dữ liệu khổng lồ được chú thích, tối ưu hóa thuật toán phức tạp, và vô số lần lặp lại và gỡ lỗi.
Tuy nhiên, cộng đồng Crypto đã thấy được sự nổi bật của Manus, cũng nghĩ đến việc phân chia các mô-đun cho Agent, cố gắng kết hợp phân tích, quyết định, thực thi và các Agent khác để xây dựng các kịch bản ứng dụng như DeFAi, GameFAI.
Vấn đề là, bạn nghĩ rằng nhiệm vụ phức tạp chỉ đơn giản là ghép các mô-đun lại với nhau sao?
Sức mạnh của đa phương thức của web2AI nằm ở sự liên kết ngữ nghĩa sâu, cơ chế chú ý phức tạp và sự hợp nhất tính năng phức tạp giữa từng phương thức. Đây không phải là sự kết hợp đơn giản của một số mô-đun riêng lẻ, mà là kỹ thuật hệ thống từ đầu đến cuối.
Nhưng ngược lại, Agent thực thi Crypto, về bản chất chỉ là đóng gói các API có sẵn thành các Agent khác nhau, có cái thậm chí còn không được tinh chỉnh đầy đủ, Agent phân tích thị trường gọi CoinGecko, Agent thực thi giao dịch gọi API DEX, Agent kiểm soát rủi ro thiết lập một vài ngưỡng đơn giản, rồi tuyên bố đây là "hệ thống đầu tư AI phi tập trung", thật sự xa vời.
Cuối cùng, bạn nói rằng các ứng dụng như DeFAI, GameFAI确实 là lối thoát của web3AI, không sai, ứng dụng确实 vô hạn, nhưng đặt vào thực tế hiện tại thì lại không khả thi, rất tệ.
Cuối cùng, bạn chắc chắn muốn hỏi, thời điểm phù hợp là gì? Một ý tưởng rất hay là: đi theo con đường tiến hóa của web2AI, chuẩn bị trước để bố trí.
Khi AI web2 chuyển sang tính toán biên, mô hình nhỏ và suy diễn ngoại tuyến, hạ tầng phân tán của crypto mới có chỗ đứng.
Không phải là bây giờ đi đối đầu với các ông lớn trong lĩnh vực điện toán đám mây, mà là phải làm tốt công tác xây dựng cơ sở hạ tầng cho việc lập lịch tính toán biên, đồng bộ dữ liệu và hợp tác giữa các thiết bị. Khi AI thực sự cần kiến trúc phân tán, thì bên crypto đã sẵn sàng.
Khi các bộ nhớ hạn chế của LLMs, xác thực danh tính và hợp tác đa tác nhân trở thành nhu cầu cấp thiết, thì bộ công cụ lưu trữ phi tập trung, quản lý danh tính và khuyến khích bằng token của blockchain mới phát huy tác dụng.
Hiện tại, web2 AI vẫn đang đắm chìm trong lợi ích hiệu quả của sự tập trung. Các vấn đề về quyền riêng tư, vấn đề khuyến khích dữ liệu, vấn đề hợp tác có thể xác minh, v.v. dường như có thể bị bỏ qua. Nhưng khi các ứng dụng AI thực sự trở nên phức tạp, cần có sự hợp tác đa nền tảng và đa sinh thái, cơ hội cho các giải pháp phân phối Crypto sẽ đến.