Dilemas e Oportunidades no Desenvolvimento da Web3 AI
Recentemente, as ações da Nvidia atingiram um novo recorde, e os avanços nos modelos multimodais aprofundaram a barreira técnica da IA do Web2. Desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão integrando maneiras de expressão de várias modalidades a uma velocidade impressionante, construindo uma alta tecnologia de IA cada vez mais fechada. O mercado de ações dos EUA também demonstrou otimismo em relação ao setor de IA, seja com ações relacionadas a criptomoedas ou ações de IA, todas apresentando uma onda de mercado de touros.
No entanto, essa onda parece não ter relação com o campo das criptomoedas. As tentativas de Web3 AI que observamos, especialmente a exploração na direção de Agentes nos últimos meses, apresentam um desvio significativo na direção: a ideia excessivamente idealizada de usar uma estrutura descentralizada para montar um sistema modular multimodal à maneira do Web2 é, na verdade, um descompasso tanto técnico quanto mental. Com a forte acoplabilidade dos módulos, a distribuição de características altamente instável e a crescente concentração da demanda de poder computacional, o modular multimodal tem dificuldade em se firmar no ambiente Web3.
O futuro da Web3 AI não reside na simples imitação, mas sim em uma abordagem estratégica e indireta. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, até o gargalo de informação nos mecanismos de atenção, passando pelo alinhamento de características sob potência heterogênea, cada etapa apresenta enormes desafios.
O dilema do alinhamento semântico da Web3 AI
Nos sistemas multimodais de IA do Web2 moderno, o alinhamento semântico é a técnica chave para mapear informações de diferentes modalidades para o mesmo espaço semântico. Isso permite que os modelos compreendam e comparem os significados intrínsecos por trás de sinais que são drasticamente diferentes em forma. Somente sob a premissa de se alcançar um espaço de incorporação de alta dimensão, faz sentido dividir o fluxo de trabalho em diferentes módulos para redução de custos e aumento da eficiência.
No entanto, o protocolo Web3 Agent é difícil de implementar com incorporações de alta dimensão, uma vez que a modularidade em si é uma ilusão. A maioria dos Web3 Agents é apenas a embalagem de APIs prontas em "Agentes" independentes, carecendo de um espaço de incorporação central unificado e de um mecanismo de atenção entre módulos, resultando na incapacidade de a informação interagir de forma multifacetada e multilayer entre os módulos, podendo apenas seguir um pipeline linear, apresentando uma funcionalidade única e não conseguindo formar uma otimização de ciclo fechado global.
Para realizar um agente inteligente de cadeia completa com barreiras de setor, é necessário um modelo conjunto de ponta a ponta, uma incorporação unificada entre módulos e uma engenharia sistemática de treinamento e implantação colaborativos, mas atualmente o mercado não apresenta tais pontos de dor, e naturalmente também carece de demanda de mercado.
Limitações do mecanismo de atenção
Modelos multimodais de alto nível requerem mecanismos de atenção projetados com precisão. O mecanismo de atenção é essencialmente uma forma de alocar dinamicamente recursos computacionais, permitindo que o modelo "focalize" seletivamente as partes mais relevantes ao processar uma entrada de determinada modalidade.
No entanto, o Web3 AI baseado em módulos enfrenta dificuldades em realizar um agendamento de atenção unificado. Primeiro, o mecanismo de atenção depende de um espaço unificado de Query-Key-Value, enquanto APIs independentes retornam dados em formatos e distribuições diferentes, sem uma camada de incorporação unificada, impossibilitando a formação de Q/K/V interativos. Em segundo lugar, o Web3 AI frequentemente chama APIs de forma linear, carecendo de capacidade de paralelismo e de ponderação dinâmica em múltiplas rotas, o que impede a simulação do agendamento refinado do mecanismo de atenção. Por fim, um verdadeiro mecanismo de atenção aloca pesos dinamicamente para cada elemento com base no contexto global, enquanto no modelo API, o módulo só consegue ver o contexto "independente" em que é chamado, impossibilitando a realização de associações e focos globais entre módulos.
Dilema superficial da fusão de características
A IA Web3 está apenas na fase mais simples de fusão de características, pois a fusão dinâmica de características depende de um espaço de alta dimensão e de um mecanismo de atenção preciso. Quando essas condições não estão presentes, a fusão de características não pode alcançar um nível de desempenho ideal.
A IA do Web2 tende a treinar de forma conjunta e de ponta a ponta, processando características multimodais simultaneamente no mesmo espaço de alta dimensão, otimizando em conjunto com as camadas de atenção e fusão e as camadas de tarefa em downstream. Em contraste, a IA do Web3 adota mais a abordagem de montagem de módulos discretos, carecendo de um objetivo de treinamento unificado e de um fluxo de gradiente entre os módulos.
Barreiras da indústria de IA e oportunidades do Web3
As barreiras na indústria de IA estão se aprofundando, mas as oportunidades de entrada do Web3 AI ainda não se manifestaram de forma real. O Web3 AI deve adotar uma estratégia de desenvolvimento tática de "cercar as cidades a partir do campo", testando em pequena escala em cenários de borda, garantindo uma base sólida antes de esperar pelo surgimento de cenários centrais.
A principal vantagem da Web3 AI reside na descentralização, e seu caminho de evolução se reflete em alta paralelização, baixo acoplamento e compatibilidade de potência computacional heterogênea. Isso faz com que a Web3 AI tenha vantagens em cenários como computação de borda, sendo adequada para estruturas leves, tarefas de fácil paralelização e incentivadas, como ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento comportamental, treinamento e rotulagem de dados por meio de crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos básicos, e treinamento colaborativo em dispositivos de borda.
No entanto, a barreira atual da IA Web2 está apenas a começar a formar-se, precisamos esperar que os dividendos da IA Web2 desapareçam completamente, e os pontos problemáticos que ela deixou para trás são a verdadeira oportunidade para a IA Web3. Antes disso, os projetos de IA Web3 precisam identificar cuidadosamente se têm o potencial de " cercar as cidades a partir do campo ", se conseguem iterar e atualizar continuamente os produtos em pequenos cenários, e se possuem flexibilidade suficiente para responder às necessidades do mercado em constante mudança. Somente ao atender a essas condições, os projetos de IA Web3 poderão se destacar na competição futura.
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Oportunidades na era Web3 AI: esperar que os dividendos se esgotem e aproveitar cenários marginais
Dilemas e Oportunidades no Desenvolvimento da Web3 AI
Recentemente, as ações da Nvidia atingiram um novo recorde, e os avanços nos modelos multimodais aprofundaram a barreira técnica da IA do Web2. Desde o alinhamento semântico até a compreensão visual, desde a incorporação de alta dimensão até a fusão de características, modelos complexos estão integrando maneiras de expressão de várias modalidades a uma velocidade impressionante, construindo uma alta tecnologia de IA cada vez mais fechada. O mercado de ações dos EUA também demonstrou otimismo em relação ao setor de IA, seja com ações relacionadas a criptomoedas ou ações de IA, todas apresentando uma onda de mercado de touros.
No entanto, essa onda parece não ter relação com o campo das criptomoedas. As tentativas de Web3 AI que observamos, especialmente a exploração na direção de Agentes nos últimos meses, apresentam um desvio significativo na direção: a ideia excessivamente idealizada de usar uma estrutura descentralizada para montar um sistema modular multimodal à maneira do Web2 é, na verdade, um descompasso tanto técnico quanto mental. Com a forte acoplabilidade dos módulos, a distribuição de características altamente instável e a crescente concentração da demanda de poder computacional, o modular multimodal tem dificuldade em se firmar no ambiente Web3.
O futuro da Web3 AI não reside na simples imitação, mas sim em uma abordagem estratégica e indireta. Desde o alinhamento semântico em espaços de alta dimensão, até o gargalo de informação nos mecanismos de atenção, passando pelo alinhamento de características sob potência heterogênea, cada etapa apresenta enormes desafios.
O dilema do alinhamento semântico da Web3 AI
Nos sistemas multimodais de IA do Web2 moderno, o alinhamento semântico é a técnica chave para mapear informações de diferentes modalidades para o mesmo espaço semântico. Isso permite que os modelos compreendam e comparem os significados intrínsecos por trás de sinais que são drasticamente diferentes em forma. Somente sob a premissa de se alcançar um espaço de incorporação de alta dimensão, faz sentido dividir o fluxo de trabalho em diferentes módulos para redução de custos e aumento da eficiência.
No entanto, o protocolo Web3 Agent é difícil de implementar com incorporações de alta dimensão, uma vez que a modularidade em si é uma ilusão. A maioria dos Web3 Agents é apenas a embalagem de APIs prontas em "Agentes" independentes, carecendo de um espaço de incorporação central unificado e de um mecanismo de atenção entre módulos, resultando na incapacidade de a informação interagir de forma multifacetada e multilayer entre os módulos, podendo apenas seguir um pipeline linear, apresentando uma funcionalidade única e não conseguindo formar uma otimização de ciclo fechado global.
Para realizar um agente inteligente de cadeia completa com barreiras de setor, é necessário um modelo conjunto de ponta a ponta, uma incorporação unificada entre módulos e uma engenharia sistemática de treinamento e implantação colaborativos, mas atualmente o mercado não apresenta tais pontos de dor, e naturalmente também carece de demanda de mercado.
Limitações do mecanismo de atenção
Modelos multimodais de alto nível requerem mecanismos de atenção projetados com precisão. O mecanismo de atenção é essencialmente uma forma de alocar dinamicamente recursos computacionais, permitindo que o modelo "focalize" seletivamente as partes mais relevantes ao processar uma entrada de determinada modalidade.
No entanto, o Web3 AI baseado em módulos enfrenta dificuldades em realizar um agendamento de atenção unificado. Primeiro, o mecanismo de atenção depende de um espaço unificado de Query-Key-Value, enquanto APIs independentes retornam dados em formatos e distribuições diferentes, sem uma camada de incorporação unificada, impossibilitando a formação de Q/K/V interativos. Em segundo lugar, o Web3 AI frequentemente chama APIs de forma linear, carecendo de capacidade de paralelismo e de ponderação dinâmica em múltiplas rotas, o que impede a simulação do agendamento refinado do mecanismo de atenção. Por fim, um verdadeiro mecanismo de atenção aloca pesos dinamicamente para cada elemento com base no contexto global, enquanto no modelo API, o módulo só consegue ver o contexto "independente" em que é chamado, impossibilitando a realização de associações e focos globais entre módulos.
Dilema superficial da fusão de características
A IA Web3 está apenas na fase mais simples de fusão de características, pois a fusão dinâmica de características depende de um espaço de alta dimensão e de um mecanismo de atenção preciso. Quando essas condições não estão presentes, a fusão de características não pode alcançar um nível de desempenho ideal.
A IA do Web2 tende a treinar de forma conjunta e de ponta a ponta, processando características multimodais simultaneamente no mesmo espaço de alta dimensão, otimizando em conjunto com as camadas de atenção e fusão e as camadas de tarefa em downstream. Em contraste, a IA do Web3 adota mais a abordagem de montagem de módulos discretos, carecendo de um objetivo de treinamento unificado e de um fluxo de gradiente entre os módulos.
Barreiras da indústria de IA e oportunidades do Web3
As barreiras na indústria de IA estão se aprofundando, mas as oportunidades de entrada do Web3 AI ainda não se manifestaram de forma real. O Web3 AI deve adotar uma estratégia de desenvolvimento tática de "cercar as cidades a partir do campo", testando em pequena escala em cenários de borda, garantindo uma base sólida antes de esperar pelo surgimento de cenários centrais.
A principal vantagem da Web3 AI reside na descentralização, e seu caminho de evolução se reflete em alta paralelização, baixo acoplamento e compatibilidade de potência computacional heterogênea. Isso faz com que a Web3 AI tenha vantagens em cenários como computação de borda, sendo adequada para estruturas leves, tarefas de fácil paralelização e incentivadas, como ajuste fino LoRA, tarefas de pós-treinamento de alinhamento comportamental, treinamento e rotulagem de dados por meio de crowdsourcing, treinamento de pequenos modelos básicos, e treinamento colaborativo em dispositivos de borda.
No entanto, a barreira atual da IA Web2 está apenas a começar a formar-se, precisamos esperar que os dividendos da IA Web2 desapareçam completamente, e os pontos problemáticos que ela deixou para trás são a verdadeira oportunidade para a IA Web3. Antes disso, os projetos de IA Web3 precisam identificar cuidadosamente se têm o potencial de " cercar as cidades a partir do campo ", se conseguem iterar e atualizar continuamente os produtos em pequenos cenários, e se possuem flexibilidade suficiente para responder às necessidades do mercado em constante mudança. Somente ao atender a essas condições, os projetos de IA Web3 poderão se destacar na competição futura.